递归函数
在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。
举个例子,我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n
,用函数fact(n)
表示,可以看出:
fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n
所以,fact(n)
可以表示为n x fact(n-1)
,只有n=1时需要特殊处理。
于是,fact(n)
用递归的方式写出来就是:
def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1
使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。
尾递归()
尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况.
上面的fact(n)
函数由于return n * fact(n - 1)
引入了乘法表达式,所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式,需要多一点代码,主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中:
def fact(n):
return fact_iter(n, 1)
def fact_iter(num, product):
if num == 1:
return product
return fact_iter(num - 1, num * product)
可以看到,return fact_iter(num - 1, num * product)
仅返回递归函数本身,num - 1
和num * product
在函数调用前就会被计算,不影响函数调用
尾递归调用时,如果做了优化,栈不会增长,因此,无论多少次调用也不会导致栈溢出。
遗憾的是,大多数编程语言没有针对尾递归做优化,Python解释器也没有做优化,所以,即使把上面的fact(n)
函数改成尾递归方式,也会导致栈溢出
小结
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。
针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的,没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。
练习
汉诺塔的移动可以用递归函数非常简单地实现。
请编写move(n, a, b, c)
函数,它接收参数n
,表示3个柱子A、B、C中第1个柱子A的盘子数量,然后打印出把所有盘子从A借助B移动到C的方法,例如:
参考其他语言讲解
def move(n, a, b, c): #定义move函数
if n ==1: # 如果只有1个圆盘
print a, '-->', c #圆盘路径直接从A到C就可以了
return #结束
move(n-1, a, c, b) #如果不是一个圆盘,那首先应该将n-1个圆盘从A移动到B
print a, '-->', c #将A柱上最后一个圆盘从A移动到C就
move(n-1, b, a, c) #将B上的n-1个圆盘移动到C
move(4, 'A', 'B', 'C')
python:
def move(n,a,b,c):
if n==1:
print(a,'->',c)
else:
move(n-1,a,c,b)
move(1,a,b,c)
move(n-1,b,a,c)