小编给大家分享一下python基础学习之递归函数怎么用,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
递归函数一定要编写终止条件,否则将产生无限递归。(死循环)
递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出。
Python中不推荐使用递归。
""" 使用代码循环输出故事:从前有座山,山里有座庙... """ # ------------while循环 (暂时忽略死循环)--------------- while True: print("从前有座山,山里有座庙...") # ---------------通过定义一个方法, 在while循环里面调用实现( 暂时忽略死循环)--------------- def func_story(): print("从前有座山,山里有座庙...") while True: func_story() # ---------------使用递归的方法实现循环--------------- def story(): print("从前有座山,山里有座庙...") story() story() # 报错:RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
这里就引申到一个递归的最大深度。
import sys # 获取最大递归深度 res = sys.getrecursionlimit() print(res) # 输出:1000 # 递归最大深度: def func(n): print(n) n += 1 func(n) func(1) # python 3 打印到998就停止打印了
我们可以设置递归的最大深度。但是能够达到的最大深度,跟电脑配置也有关系:
import sys # 设置递归的深度 sys.setrecursionlimit(10000) # 递归最大深度: def func(n): print(n) n += 1 func(n) func(1) # python 3 打印到3221就停止打印了
通过缓存解决最大递归限制的问题:
Python的functools模块中提供了很多高阶函数的操作。
lru_cache:缓存功能装饰器,能够缓存相同参数的函数调用结果,可以节约高开销或I/O函数的调用时间。
通过lru_cache装饰递归函数
递归函数示例一:
# 18 20 22 24 def age(n): if n == 1: return 18 else: return age(n-1) + 2 print(age(1)) # 输出:18 print(age(2)) # 输出:20 print(age(3)) # 输出:22 print(age(4)) # 输出:24
递归函数示例二:打印三级菜单
# 我们有一个这样的三级菜单 menu = { "功能测试": { "用例管理": { "添加用例": {}, "删除用例": {}, "复制用例": {} }, "元素管理": { "添加元素": {}, "删除元素": {}, "复制元素": {} }, }, "接口测试": { "API管理": { "添加api": {}, "删除api": {}, "复制api": {} }, "环境管理": { "添加环境": {}, "删除环境": {}, "复制环境": {} }, }, } def query_menu(menu:dict): """ 一级级查询菜单信息 :return: """ # 用户输入q退出 while True: for k in menu:print(f"当前菜单:{k}") key = input(">>>").strip() if key == "q": return key elif key in menu.keys() and menu[key]: res = query_menu(menu[key]) if res == "q": return "q" query_menu(menu)
输出结果:
以上是“python基础学习之递归函数怎么用”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
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