關(guān)于python遞歸函數(shù)怎樣理解？遞歸的主要思想是能夠重復(fù)一些操作，例如簡(jiǎn)單的階乘、冪、回溯中的八皇后、數(shù)獨(dú)、河內(nèi)塔、分形。由于堆棧機(jī)制，一般遞歸可以保持一些變量處于歷史狀態(tài)，例如返回x*Power。

關(guān)于python遞歸函數(shù)怎樣理解？

遞歸的主要思想是能夠重復(fù)一些操作，例如簡(jiǎn)單的階乘、冪、回溯中的八皇后、數(shù)獨(dú)、河內(nèi)塔、分形。

由于堆棧機(jī)制，一般遞歸可以保持一些變量處于歷史狀態(tài)，例如返回x*Power。。。您提到過(guò)，但是有些問(wèn)題可能很大或太深，需要盡可能避免遞歸，因?yàn)槎褩？赡軙?huì)溢出。另一個(gè)

問(wèn)題是Python不支持尾部遞歸優(yōu)化

所以盡量避免遞歸。

Def power（x，n）

如果n< 0:

return 1

return x*power（x，n-1）

power（3，3）

3*power（3，2）

3*（3*power（3，1））

3*（3*power（3，0））

3*（3*1）），其中n=0，return 1

3*（3*3）

3*9

當(dāng)函數(shù)參數(shù)n=0時(shí)，開(kāi)始撤退到第一次通電結(jié)束。

Python遞歸函數(shù)到底是什么原理？

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。

在Python中怎樣讓一個(gè)遞歸函數(shù)返回此函數(shù)的總遞歸次數(shù)？

#函數(shù)返回兩個(gè)值：遞歸次數(shù)，所需值

如果M==1：返回1，M

返回1，sum（M-1）[0]，M sum（M-1）[1

]Cishu=sum（10）[0

]print Cishu

>>> def sum（M，n=1）：]。。。[TIF M==1:返回n，M。。。[tree turn n n，m sum（m-1，n1）[1

>>>>打印sum（10）[0

>>>>打印sum（5）[0

]5

Python不優(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。這是我自己寫(xiě)的帖子