1、遞歸的特點

遞歸算法是一種直接或間接調(diào)用自身算法的過程，在計算機編程中，遞歸算法對解決一大類問題是十分，它往往使算法的描述簡潔而且易于理解。

遞歸算法解決問題的特點：

（1）遞歸就是在過程或函數(shù)里調(diào)用自身

（2）在使用遞歸策略時，必須有一個明確的遞歸結(jié)束條件，稱為遞歸出口。

（3）遞歸算法解題通常顯得很簡潔，但遞歸算法解題的運行效率較低，所以一般不提倡用遞歸算法設(shè)計程序。

（4）在遞歸調(diào)用的過程中系統(tǒng)為每一層的返回點、局部量等開辟了棧來存儲，遞歸次數(shù)過多容易造成棧溢出等。

2、遞歸的要求

遞歸算法所體現(xiàn)的“重復(fù)”一般有三個要求：

（1）每次調(diào)用在規(guī)模上都有所縮小（通常是減半）

（2）是相鄰兩次重復(fù)之間有緊密的聯(lián)系，前一次要為后一次做準備（通常前一次的輸出作為后一次的輸入）

（3）在問題的規(guī)模極小時必須用直接給出解答而不再進行遞歸調(diào)用，因而每次遞歸調(diào)用都是有條件的（以規(guī)模位達到直接解答的大小為條件）無條件遞歸調(diào)用將會成為死循環(huán)而不能正常結(jié)束。

3、遞歸實例

#遞歸就是函數(shù)自己調(diào)用自己 # count = 0 # def abc(): # global count # count+=1 # print('abc') # print(count) # return abc()#函數(shù)自己調(diào)用自己,遞歸一定要有結(jié)束條件，輸入錯誤的時候，可以繼續(xù)往下輸入，會重新調(diào)用 # #循環(huán)效率比遞歸效率高 # abc()#報錯，超過最大的遞歸次數(shù),不同于死循環(huán)，最大限制次數(shù)，最多999

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#遞歸實現(xiàn)n個斐波那契數(shù)列： def fibonacci(n):if n == 0:return 0elif n == 1:return 1else:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) print([fibonacci(x) for x in range(10)])# 輸出： # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34] #返回n以內(nèi)所有數(shù)的階乘的和： def fn(n):if n == 1:return 1else:return n * fn(n - 1) print(sum(map(fn, range(1, 10))))#輸出：409113

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#計算1到100之間相加之和；通過循環(huán)和遞歸兩種方式實現(xiàn)def sum_cycle(n):''' to n,The sum function'''sum = 0for i in range(1,n + 1):sum += ireturn sumdef sum_recu(n):''' to n,The sum function'''if n > 0:return n + sum_recu(n - 1) #調(diào)用函數(shù)自身else:return 0 print("循環(huán)求和：",sum_cycle(100)) print("遞歸求和：",sum_recu(100))#輸出結(jié)果： # 循環(huán)求和： 5050 # 遞歸求和： 5050 def func1(n):"打印100以內(nèi)的奇數(shù)"if n <= 100:print(n)n += 2return func1(n) func1(1) #求一個數(shù)的質(zhì)因數(shù) def zhiyinshu(n):for x in range(2, int(n/2+1)):if n % x == 0:l.append(x)return zhiyinshu(n/x)l.append(int(n))print(l) l = [] zhiyinshu(100)

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/blueteer/p/10097072.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python的递归的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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