如何在Python中實(shí)現(xiàn)尾遞歸優(yōu)化？Python不會(huì)優(yōu)化尾部遞歸。默認(rèn)情況下，遞歸的最大深度約為1000。當(dāng)然，可以修改底層的默認(rèn)最大深度。但是我們可以使用Python內(nèi)置的yield將尾部遞歸函數(shù)轉(zhuǎn)

如何在Python中實(shí)現(xiàn)尾遞歸優(yōu)化？

Python不會(huì)優(yōu)化尾部遞歸。默認(rèn)情況下，遞歸的最大深度約為1000。當(dāng)然，可以修改底層的默認(rèn)最大深度。但是我們可以使用Python內(nèi)置的yield將尾部遞歸函數(shù)轉(zhuǎn)換為生成器。我只需要連續(xù)執(zhí)行它的下一個(gè)方法。這是我們自己寫(xiě)的帖子

輸入下面的代碼導(dǎo)入我們使用的函數(shù)庫(kù)。

>>>導(dǎo)入numpy作為np

>>>導(dǎo)入matplotlib.pyplot文件作為plt

>>> x=np.arange公司（0,5,0.1）

>>>> y=np.sin公司（x） plt.繪圖（x，y）

剛剛使用代碼后，可能無(wú)法顯示下圖，然后輸入以下代碼：節(jié)目（）

Python如何畫(huà)函數(shù)的曲線？

首先，遞歸不是python獨(dú)有的。遞歸是一種算法。簡(jiǎn)單地說(shuō)，函數(shù)一直調(diào)用自己，直到達(dá)到停止條件。

遞歸有兩個(gè)條件：

遞歸可分為兩種情況：直接遞歸和間接遞歸。

這里我用著名的斐波那契數(shù)列（即從第三項(xiàng)開(kāi)始，最后一個(gè)數(shù)是前兩項(xiàng)的和）來(lái)演示：

從圖中我們可以看出，所謂的遞歸就是逐步細(xì)化，分別處理大事件，這就是分而治之的思想。

那么遞歸是如何在計(jì)算機(jī)中實(shí)現(xiàn)的呢？如果我們研究了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的過(guò)程，就會(huì)知道它是通過(guò)棧來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

同樣值得注意的是，我們可以看到上圖中的某些相同部分是否被重復(fù)調(diào)用。因此，遞歸的使用將使程序相對(duì)緩慢。在日常開(kāi)發(fā)中，我們很少使用它，盡管遞歸代碼塊看起來(lái)很簡(jiǎn)單。