python函数递归问题 python函数的递归

Python 实现递归

一、使用递归的背景

先来看一个☝️接口结构：

这个孩子，他是一个列表，下面有6个元素

展开children下第一个元素[0]看看：

发现[0]除了包含一些字段信息，还包含了 children 这个字段（喜当爹），同时这个children下包含了2个元素：

展开他的第一个元素，不出所料，也含有children字段（人均有娃）

可以理解为children是个对象，他包含了一些属性，特别的是其中有一个属性与父级children是一模一样的，他包含父级children所有的属性。

比如每个children都包含了一个name字段，我们要拿到所有children里name字段的值，这时候就要用到递归啦～

二、find_children.py

拆分理解：

1.首先import requests库，用它请求并获取接口返回的数据

2.若children以上还有很多层级，可以缩小数据范围，定位到children的上一层级

3.来看看定义的函数

我们的函数调用：find_children(node_f, 'children')

其中，node_f：json字段

    children：递归对象

 以下这段是实现递归的核心：

   if items['children']:

 items['children']不为None，表示该元素下的children字段还有子类数据值，此时满足if条件，可理解为 if 1。

 items['children']为None，表示该元素下children值为None，没有后续可递归值，此时不满足if条件，可理解为 if 0，不会再执行if下的语句（不会再递归）。

至此，每一层级中children的name以及下一层级children的name就都取出来了

希望到这里能帮助大家理解递归的思路，以后根据这个模板直接套用就行

（晚安啦～）

源码参考：

python-027-递归-求序列最大值、计算第n个调和数、转换字符到整数

递归，emmmmmmm，拥有一种魅力，接近人的立即思维，容易理解，又不容易理解。

递归算法的优点： 它使我们能够简洁地利用重复结构呈现诸多问题。通过使算法描述以递归的方式利用重复结构，我们经常可以避开复杂的案例分析和嵌套循环。这种算法会得出可读性更强的算法描述，而且十分有效。

但是 ，递归的使用要根据相应的成本来看，每次递归python解释器都会给一个空间来记录函数活动状态。但是有时候内存成本很高，有时候将递归算法转为非递归算法是一种好办法。

当然我们可以换解释器、使用堆栈数据结构等方法，来管理递归的自身嵌套，减小储存的活动信息，来减小内存消耗。

最近算法学到了递归这一块，写了三个课后习题：

给一个序列S，其中包含n个元素，用递归查找其最大值。

输出：

调和数：Hn = 1 + 1/2 + 1/3 + ··· + 1/n

输出：

例如："12345"class 'str' 转换为12345class 'int'

输出：

递归分为线性递归、二路递归、多路递归。

小白有一个关于python递归的问题 求教

首先python函数递归问题，os是标准库的一个模块python函数递归问题，而非函数。

递归没有什么特殊的地方python函数递归问题，只是调用一个函数。巧的是，这个函数就是自己而已。python函数递归问题你可以想象“查找文件”这个函数有无数个备份，而每次递归遇到就随便哪来用一个，和普通的函数调用没有什么区别。

所以，返回父目录就是在查找文件函数执行完成后执行的。

把python函数递归问题你的手掌伸直，五指分开，从手腕开始沿着肉的边缘走一圈，最终又会回到手腕起点（忽略宽度），哪怕你的手指上又长出若干个小手指，沿着边缘走一圈，总会回到手腕。这就是递归执行的过程，每个手指就是一个递归调用。你可以在纸上画一个树状结构，设置三层目录，按照函数的调用过程来理解。

或者可以这么理解，假如国家要进行人口普查，就可以让每个省把自己的人口普查的结果回报上来，然后加起来就可以了。那么国家在加的时候，必须要等所有省都普查完后才能进行加（相当于你的返回上级目录的操作）。对于每个省来说，类似的，只要让每个市进行人口普查，然后把结果相加即可。每个省也都要等到它的所有市都普查完毕后才能相加。同理，每个市对于每个县也是同样的操作。这就是递归的过程。——但需要注意的是，所有县的普查可以同时进行，但计算机递归却是一个完成后才能进行下一个。和画手指是一样的，必须一个手指画完后才能进行下一个。

Python进阶：递归算法

  递归算法常用来解决结构相似的问题。

  所谓结构相似python函数递归问题，是指构成原问题的子问题与原问题在结构上相似python函数递归问题，可以用类似的方法解决。具体地，整个问题的解决，可以分为两部分python函数递归问题：第一部分是一些特殊情况，有直接的解法python函数递归问题；第二部分与原问题相似，但比原问题的规模小，并且依赖第一部分的结果。

  本质上，递归是把一个不能或不好解决的大问题转化成一个或几个小问题，再把这些小问题进一步分解成更小的问题，直至每个小问题都可以直接解决。

  实际上，递归会将前面所有调用的函数暂时挂起，直到递归终止条件给出明确的结果后，才会将所有挂起的内容进行反向计算。其实，递归也可以看作是一种反向计算的过程，前面调用递归的过程只是将表达式罗列出来，待终止条件出现后，才依次从后向前倒序计算前面挂起的内容，最后将所有的结果一起返回。

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）

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