初探递归_1.0

本文通过Python代码示例介绍了递归的基本概念及其工作原理。文章详细解释了递归函数如何通过自身调用来实现重复操作,并探讨了Python中递归深度限制的问题。

关于什么是递归,这可能不是一两句话说得清楚的,我是不那么理解的,所以我希望结合编程结合数学来理解递归!希望我的想法不天真!

话不多说,直接上代码:

def hello():
    print("hello world!")
    hello()
hello()

这就是一段简单的递归代码,递归一个重要的标志就是函数自己调用自己(其意义就是完全重复自己的一系列操作)。

其实简单的递归还有下面这样的:

def hello():
    print("hello ", end='')
    word()

def word():
    print("word! \n")
    hello()
hello()

hello()就已经是一个简单的递归函数了,这两段代码跑起来都是无限制的打印出hello world!在正常的Python环境下,这个代码会报错:


Traceback (most recent call last):
……
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object

这是因为Python解释器自带的一种保护,递归的次数限制,其实也不叫递归次数,因该是叫做递归深度(recursion depth),Python中默认的递归深度是有限制的,但是这个深度可以自己更改,Python3 默认的递归深度是1000次(实际只跑出997次),我加入一个全局变量后统计了函数的调用次数(如下图):


(这个自动加水印的好六呀!)

递归的深度可以自己查看和设置,在sys这个库中,有一个setrecursionlimit()方法。我将其设置为1500次,还是只运行了1497次,这里我暂时还不知道问题所在,还有三次调用去哪里了?

整个代码如下:统计运行次数应该没有问题。

import sys

count = 0
sys.setrecursionlimit(1500)


def hello():
    global count
    count += 1
    print("hello ", end='')
    word()


def word():
    print("word! \n")
    print("共运行了%d次" % count)
    hi()


def hi():
    print("hi!")
    hello()


def helloworld():
    global count
    count += 1
    print("hello world!")
    print("共运行了%d次" % count)
    helloworld()


# helloworld()
hi()


如果是用hello()运行并统计次数,统计到的次数就是748次,等于1497//2,想来Python的这个递归深度不是指单个递归程序的递归深度,而是指所有与递归相关的函数运行的次数。如果我将递归函数写到三个,那么估计运行次数为1497//3=499次。

果然是这样:(hello调用word,word调用hi,hi又调用hello,最后执行hi())


好了到这里还什么没有讲,先挖个坑,下次开始用递归来解决问题,最后再将递归引入到一些算法中进行讲解!(今天有点偏头痛,我需要出去透透风!)


标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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