python题目：要求用递归、递推和Lambda三种方式编写power(n,x)函数。

lambda不好写，写了前两个，把-2改为-7，改成-7后，我试过x必须大于4。-2时x可以从1开始

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#递归

def power(n, x):

if abs(1/pow(n, x))abs(pow(10, -2)):

return 0#回归条件

else:

m = n + 1#递归因子

if(n%2==1):

return 1/pow(n, x)+power(m, x)#求和奇正

else:

return -1/pow(n, x)+power(m, x)#求和偶负

def power2(n, x):

sum = 0

while(1/pow(n,x)abs(pow(10, -2))):

if (n % 2 == 1):

sum+= 1 / pow(n, x)

else:

sum+=-1 / pow(n, x)

n += 1  # 递增

return sum

if __name__ == "__main__":

x = input("请输入幂数")

x = int(x)

n = 1

sum = power(n, x)

print(sum)

n=1

sum = power2(n, x)

print(sum)

Python算法-爬楼梯与递归函数

可以看出来的是，该题可以用斐波那契数列解决。

楼梯一共有n层，每次只能走1层或者2层，而要走到最终的n层。不是从n-1或者就是n-2来的。

F(1) = 1

F(2) = 2

F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n=3)

这是递归写法，但是会导致栈溢出。在计算机中，函数的调用是通过栈进行实现的，如果递归调用的次数过多，就会导致栈溢出。

针对这种情况就要使用方法二，改成非递归函数。

将递归进行改写，实现循环就不会导致栈溢出

python递归算法经典实例有哪些？

程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法。

它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。

递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。

Python

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

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