目录

• 一、递归函数使用注意点
• 二、递归的效率问题
• 三、递归函数引入
• 四、递归的深度
• 五、通过缓存解决递归限制
• 六、递归函数使用示例

一、递归函数使用注意点

递归函数一定要编写终止条件，否则将产生无限递归。（死循环）

二、递归的效率问题

• 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出。
• Python中不推荐使用递归。

三、递归函数引入

"""
使用代码循环输出故事：从前有座山，山里有座庙...
"""
# ------------while循环 （暂时忽略死循环）---------------
while True:
    print("从前有座山，山里有座庙...")

# ---------------通过定义一个方法， 在while循环里面调用实现（ 暂时忽略死循环）---------------
def func_story():
    print("从前有座山，山里有座庙...")

while True: 
    func_story()

# ---------------使用递归的方法实现循环---------------
def story():
    print("从前有座山，山里有座庙...")
    story()

story()
# 报错：RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object

四、递归的深度

这里就引申到一个递归的最大深度。

import sys

# 获取最大递归深度
res = sys.getrecursionlimit()
print(res) # 输出：1000

# 递归最大深度：
def func(n):
    print(n)
    n += 1
    func(n)


func(1)  # python 3 打印到998就停止打印了

我们可以设置递归的最大深度。但是能够达到的最大深度，跟电脑配置也有关系：

import sys

# 设置递归的深度
sys.setrecursionlimit(10000)


# 递归最大深度：
def func(n):
    print(n)
    n += 1
    func(n)


func(1)  # python 3 打印到3221就停止打印了

五、通过缓存解决递归限制

通过缓存解决最大递归限制的问题：

• Python的functools模块中提供了很多高阶函数的操作。
• lru_cache：缓存功能装饰器，能够缓存相同参数的函数调用结果，可以节约高开销或I/O函数的调用时间。
• 通过lru_cache装饰递归函数

 

六、递归函数使用示例

递归函数示例一：

# 18 20 22 24
def age(n):
    if n == 1:
        return 18
    else:
        return age(n-1) + 2

print(age(1)) # 输出：18
print(age(2)) # 输出：20
print(age(3)) # 输出：22
print(age(4)) # 输出：24

递归函数示例二：打印三级菜单

# 我们有一个这样的三级菜单
menu = {
    "功能测试": {
        "用例管理": {
            "添加用例": {},
            "删除用例": {},
            "复制用例": {}
        },
        "元素管理": {
            "添加元素": {},
            "删除元素": {},
            "复制元素": {}
        },
    },
    "接口测试": {
        "API管理": {
            "添加api": {},
            "删除api": {},
            "复制api": {}
        },
        "环境管理": {
            "添加环境": {},
            "删除环境": {},
            "复制环境": {}
        },
    },
}

def query_menu(menu:dict):
    """
    一级级查询菜单信息
    :return:
    """
    # 用户输入q退出
    while True:
        for k in menu:print(f"当前菜单：{k}")
        key = input(">>>").strip()
        if key == "q": return key
        elif key in menu.keys() and menu[key]:
            res = query_menu(menu[key])
            if res == "q":
                return "q"

query_menu(menu)

输出结果：

到此这篇关于python基础学习之递归函数知识总结的文章就介绍到这了,更多相关python递归函数内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc！