包含python递归函数知识的词条

python函数高级

一、函数的定义

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函数是指将一组语句的集合通过一个名字（函数名）封装起来，想要执行这个函数，只需要调用函数名即可

特性：

减少重复代码

使程序变得可扩展

使程序变得易维护

二、函数的参数

2.1、形参和实参数

形参，调用时才会存在的值

实惨，实际存在的值

2.2、默认参数

定义：当不输入参数值会有一个默认的值，默认参数要放到最后

2.3、关键参数

定义：正常情况下，给函数传参数要安装顺序，不想按顺序可以用关键参数，只需要指定参数名即可，（指定了参数名的就叫关键参数），但是要求是关键参数必须放在位置参数（以位置顺序确定对应的参数）之后

2.4、非固定参数

定义：如你的函数在传入参数时不确定需要传入多少个参数，就可以使用非固定参数

# 通过元组形式传递

# 通过列表形式传递

# 字典形式（通过k,value的方式传递）

# 通过变量的方式传递

三、函数的返回值

作用：

返回函数执行结果，如果没有设置，默认返回None

终止函数运行，函数遇到return终止函数

四、变量的作用域

全局变量和局部变量

在函数中定义的变量叫局部变量，在程序中一开始定义的变量叫全局变量

全局变量作用域整个程序，局部变量作用域是定义该变量的函数

当全局变量与局部变量同名是，在定义局部变量的函数内，局部变量起作用，其他地方全局变量起作用

同级的局部变量不能互相调用

想要函数里边的变量设置成全局变量，可用global进行设置

五、特殊函数

5.1、嵌套函数

定义：嵌套函数顾名思义就是在函数里边再嵌套一层函数

提示在嵌套函数里边调用变量是从里往外依次调用，意思就是如果需要调用的变量在当前层没有就会去外层去调用，依次内推

匿名函数

基于Lambda定义的函数格式为： lambda 参数:函数体

参数，支持任意参数。

匿名函数适用于简单的业务处理，可以快速并简单的创建函数。

# 与三元运算结合

5.3、高阶函数

定义：变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数称之为高阶函数只需要满足一下任意一个条件，即是高阶函数

接收一个或多个函数作为输入

return返回另一个函数

5.4、递归函数

定义:一个函数可以调用其他函数，如果一个函数调用自己本身，这个函数就称为递归函数

在默认情况下Python最多能递归1000次，（这样设计师是为了防止被内存被撑死）可以通过sys.setrecursionlimit(1500)进行修改

递归实现过程是先一层一层的进，然后在一层一层的出来

必须有一个明确的条件结束，要不然就是一个死循环了

每次进入更深层次，问题规模都应该有所减少

递归执行效率不高，递归层次过多会导致站溢出

# 计算4的阶乘 4x3x2x1

# 打印数字从1-100

5.5、闭包现象

定义:内层函数调用外层函数的变量，并且内存函数被返回到外边去了

闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包裹了一层作用域，这使得，该函数无论在何处调用，优先使用自己外层包裹的作用域

利用递归函数求斐波那契值python版

首先我们要了解一下什么是递归。

递归法，递归法就是利用上一个或者上几个状态来求取当前状态的值（个人看法）。也可以说成函数自己调用自己的一种解决问题的策略。因此递归法通常是依托函数来实现的，递归函数总是会有一个出口，我们在解决递归问题时，只需要找出递归的关系式以及递归函数的出口（这两个可以说是递归函数的核心了）。下面我将在这里举求斐波那契值的例子带领着大家具体的实践一下递归法。

很显然递归函数的递推式是：fib(n) = fib(n-1)+fib(n-2)。

递归函数的出口是当n为1时返回1，当n为0时返回0。

最后递归函数的核心代码就可以写出了：

然后总的代码就是：

具体思路如下：

语句 return fib(n-1)+fib(n-2)的意思就是向前求斐波那契值，直到n-1=1，n-2=0

因为只有第1个和第0个斐波那契值是确定的

例：

当n=3时

第一次调用函数fib会执行第三条语句（因为n1)这样求回返回fib（2）+fib（1）

第二次调用函数时，因为21所有会返回fib（1）+fib（0）；因为1不大于1，所以调用函数时

会执行第二条语句返回1值。

第三次调用函数，会执行第一和第二条语句，依次返回0和1从而求得fib（2）

fib（3）=fib（2）+fib（1）

fib（2）=fib（1）+fib（0）

即fib（3）=fib（1）+fib（0）+fib（1）=2*fib（1）+fib（0）

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 递归限制

python不能无限的递归调用下去。并且当输入的值太大，递归次数太多时，python 都会报错

首先说结论，python解释器这么会限制递归次数，这么做为了避免"无限"调用导致的堆栈溢出。

tail recursion 就是指在程序最后一步执行递归。这种函数称为 tail recursion function。举个例子：

这个函数就是普通的递归函数，它在递归之后又进行了乘的操作。这种普通递归，每一次递归调用都会重新推入一个调用堆栈。

把上述调用改成 tail recursion function

tail recursion 的好处是每一次都计算完，将结果传递给下一次调用，然后本次调用任务就结束了，不会参与到下一次的递归调用。这种情况下，只重复用到了一个堆栈。因此可以优化结构。就算是多次循环，也不会出现栈溢出的情况。这就是 tail recursion optimization 。

c和c++都有这种优化， python没有，所以限制了调用次数，就是为了防止无限递归造成的栈溢出。

如果递归次数过多，导致了开头的报错，可以使用 sys 包手动设置recursion的limit

手动放大 recursionlimit 限制：

关于python递归函数怎样理解

递归的思想主要是能够重复某些动作，比如简单的阶乘，次方，回溯中的八皇后，数独，还有汉诺塔，分形。

由于堆栈的机制，一般的递归可以保留某些变量在历史状态中，比如你提到的return x * power..., 但是某些或许庞大的问题或者是深度过大的问题就需要尽量避免递归，因为可能会栈溢出。还有一个问题是～python不支持尾递归优化！！！！所以～还是尽量避免递归的出现。

def power(x, n)

if n 0:

return 1

return x * power(x, n - 1)

power(3, 3)

3 * power(3, 2)

3 * (3 * power(3, 1))

3 * (3 * (3 * power(3, 0)))

3 * (3 * (3 * 1)) 这里n = 0, return 1

3 * (3 * 3)

3 * 9

当函数形参n=0的时候，开始回退～直到第一次调用power结束。

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