八、函数的递归调用
一、 什么是函数递归调用
函数的递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式,在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用该函数
本身,称之为函数的递归调用
递归调用必须有两个明确的阶段:
1. 回溯: 一次次递归调用下去,说白了就一个重复的过程,但需要注意的是每一次重复问题的规模都应该有所减少,直到逼近一个最终的结果,即回溯阶段一定要有一个明确的结束条件
2. 递推: 往回一层一层推算出结果
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import sys print(sys.getrecursionlimit()) sys.setrecursionlimit(2048)
def foo(n): print('from foo',n) foo(n+1) foo(0)
def bar(): print('from bar') foo() def foo(): print('from foo') bar() foo()
age(5)=age(4)+2 age(4)=age(3)+2 age(3)=age(2)+2 age(2)=age(1)+2 age(1)=18 age(n)=age(n-1)+2 #n>1 age(n)=18 #n=1
# 递归调用就是一个重复的过程,但是每一次重复问题的规模都应该有所减少,并且应该在满足某种条件的情况下结束重复,开始进入递推阶段
def age(n): if n == 1: return 10 return age(n-1) + 2 print(age(5)) ------------------------------------------- 18
l=[1,[2,[3,[4,[5,[6,[7,[8,[9,[10,[11,]]]]]]]]]]] def search(l): for item in l: if type(item) is not list: # 不是列表直接打印 print(item) else: # 判断是列表则继续循环,判断... search(item) search(l) ---------------------------------------------------------- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
算法:是如何高效率地解决某一个问题的方法/套路
# 二分法
nums=[13,15,17,23,31,53,74,81,93,102,103,201,303,403,503,777] find_num=503 def binary_search(nums,find_num): print(nums) if len(nums) == 0: print('not exists') return mid_index=len(nums) // 2 if find_num > nums[mid_index]: # in the right nums=nums[mid_index+1:] # 切一半 # 重新执行二分的逻辑 binary_search(nums,find_num) elif find_num < nums[mid_index]: #in the left nums=nums[0:mid_index] # 重新执行二分的逻辑 binary_search(nums,find_num) else: print('find it') # binary_search(nums,find_num) binary_search(nums,94) -------------------------------------------------------------------- [13, 15, 17, 23, 31, 53, 74, 81, 93, 102, 103, 201, 303, 403, 503, 777] [102, 103, 201, 303, 403, 503, 777] [102, 103, 201] [102] [] not exists
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l=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] def search(l,num): print(l) if len(l)==0: print("not") return my_index=len(l) // 2 # 10/2 =5 ##//地板除,取整数 if num > l[my_index]: l=l [my_index+1:] #5+1 search(l,num) elif num < l[my_index]: l=l[0:my_index] search(l,num) else: print("find it") search(l,3) --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0, 1, 2, 3, 4] [3, 4] [3] find it
二、三元表达式
def max2(x, y): # if x > y: # return x # else: # return y return x if x > y else y # 三元表达式实现的效果就是:条件成立的情况下返回一个值,不成立的情况下返回另外一种值 # res=条件成立情况下返回的值 if 条件 else 条件不成立情况下返回的值 name=input('your name: ').strip() res="SB" if name == 'lqz' else "NB" print(res)
三、列表生成式、字典生成式
names=['alex','lqz','yyh','fm'] l=[] for name in names: res=name + '_DSB' l.append(res) print(l) l=[name + '_DSB' for name in names] print(l) --------------------------------------------------- ['alex_DSB', 'lqz_DSB', 'yyh_DSB', 'fm_DSB'] ['alex_DSB', 'lqz_DSB', 'yyh_DSB', 'fm_DSB']
names=['alex_sb','lqz_sb','yyh_sb','fm_sb','egon'] l=[] for name in names: if name.endswith('sb'): l.append(name) print(l) l=[name for name in names if name.endswith('sb')] print(l) -------------------------------------------------------- ['alex_sb', 'lqz_sb', 'yyh_sb', 'fm_sb'] ['alex_sb', 'lqz_sb', 'yyh_sb', 'fm_sb']
items=[ ('name','egon'), ('age',18), ('sex','male'), ] dic=dict(items) print(dic) ------------------------------------ {'name': 'egon', 'age': 18, 'sex': 'male'}
# 补充
l=['a','b','c','d'] for i,v in enumerate(l): print(i,v) ------------------------------------------- 0 a 1 b 2 c 3 d
keys=['name','age','sex'] vals=['egon',18,'male'] dic={} for i,k in enumerate(keys): # print(i,k) dic[k]=vals[i] print(dic) dic={k:vals[i] for i,k in enumerate(keys)} print(dic) dic={k:vals[i] for i,k in enumerate(keys) if i > 0} print(dic) ---------------------------------------------------------- {'name': 'egon', 'age': 18, 'sex': 'male'} {'name': 'egon', 'age': 18, 'sex': 'male'} {'age': 18, 'sex': 'male'}
print({i:i for i in range(10)}) print({i for i in range(10)}) print({i for i in 'hello'}) ------------------------------------------- {0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8: 8, 9: 9} {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} {'l', 'h', 'o', 'e'}
四、匿名函数
1 匿名函数:就是没有名字的函数
2 为何要用:
用于仅仅临时使用一次的场景,没有重复使用的需求
def sum2(x,y): return x+y print(lambda x,y:x+y) print((lambda x,y:x+y)(1,2)) ---------------------------------------at 0x0000022BFE155510> 3
# 匿名函数的精髓就是没有名字,为其绑定名字是没有意义的
f=lambda x,y:x+y print(f) print(f(1,2)) --------------------------------------at 0x000002E84DFB2EA0> 3
# 匿名函数与内置函数结合使用
# max,min,sorted,map,filter,reduce
salaries={ 'egon':300000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } # 求薪资最高的那个人名:即比较的是value,但取结果是key res=max(salaries) print(res) ----------------------------------------------------------- yuanhao
# 可以通过max函数的key参数来改变max函数的比较依据,运行原理:
# max函数会“for循环”出一个值,然后将该值传给key指定的函数
# 调用key指定的函数,将拿到的返回值当作比较依据
salaries={ 'egon':300000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } def func(name): # 返回一个人的薪资 return salaries[name] res=max(salaries,key=func) #'egon' print(res) ------------------------------------------------------ alex
d={"a":1,"b":2,'c':3} print(max(d)) def func(k): return d[k] print(func("a")) # 函数根据key取对应的value res=max(d,key=func) print(res) # 匿名函数写法 print(max(d,key=lambda s:d[s])) -------------------------------------------- c 1 c c
# 求最大值
salaries={ 'egon':300000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } res=max(salaries,key=lambda name:salaries[name]) #'egon' print(res) ----------------------------------------------------- alex
# 求最小值
salaries={ 'egon':300000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } res=min(salaries,key=lambda name:salaries[name]) #'egon' print(res) ------------------------------------------------------- yuanhao
# sorted排序
nums=[11,33,22,9,31] res=sorted(nums,reverse=True) print(nums) print(res) salaries={ 'egon':300000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':2000 } for v in salaries.values(): print(v) res=sorted(salaries.values()) print(res) res=sorted(salaries,key=lambda name:salaries[name],reverse=True) print(res) ------------------------------------------------------------------------ [11, 33, 22, 9, 31] [33, 31, 22, 11, 9] 300000 100000000 10000 2000 [2000, 10000, 300000, 100000000] ['alex', 'egon', 'wupeiqi', 'yuanhao']
map:把一个列表按照我们自定义的映射规则映射成一个新的列表
names=['alex','lxx','wxx','yxx'] res=map(lambda name: name + "dSB", names) print(list(res)) ---------------------------------------------- ['alexdSB', 'lxxdSB', 'wxxdSB', 'yxxdSB']
filter: 从一个列表中过滤出符合我们过滤规则的值
运行原理:相当于for循环取出每一个人名,然后传给匿名函数,将调用匿名函数返回值为True的那个人名给留下来
names=['alex_sb','lxx_sb','wxx_sb','egon','yxx'] res=filter(lambda name:name.endswith('sb'),names) print(list(res)) print([name for name in names if name.endswith('sb')]) ------------------------------------------------------------ ['alex_sb', 'lxx_sb', 'wxx_sb'] ['alex_sb', 'lxx_sb', 'wxx_sb']
# reduce: 把多个值合并成一个结果
from functools import reduce l=['a','b','c','d'] res=reduce(lambda x,y:x+y,l,'A') # 'A','a' => 'Aa' # 'Aa','b'=>'Aab' # 'Aab','c'=>'Aabc' # 'Aabc','d'=>'Aabcd' print(res) --------------------------------------- Aabcd
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
from functools import reduce l=['a','b','c','d'] res=reduce(lambda x,y:x+y,l) # 'a','b'=>'ab' print(res) res=reduce(lambda x,y:x+y,range(1,101)) # 1,2=>3 # 3,3=>6 print(res) ---------------------------------------------------------------------------- abcd 5050
作业:
作业: 1 使用递归打印斐波那契数列(前两个数的和得到第三个数,如:0 1 1 2 3 4 7...) 2 一个嵌套很多层的列表,如l=[1,2,[3,[4,5,6,[7,8,[9,10,[11,12,13,[14,15]]]]]]],用递归取出所有的值 3 编写用户登录装饰器,在登录成功后无需重新登录,同一账号重复输错三次密码则锁定5分钟 4、求文件a.txt中总共包含的字符个数?思考为何在第一次之后的n次sum求和得到的结果为0?(需要使用sum函数) 5、文件shopping.txt内容如下 mac,20000,3 lenovo,3000,10 tesla,1000000,10 chicken,200,1 求总共花了多少钱? 打印出所有商品的信息,格式为[{'name':'xxx','price':333,'count':3},...] 求单价大于10000的商品信息,格式同上 明日默写: 二分查找
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