标签：定义 优化 object class 二分 err 报错 效率 完美
终于来到了这里，这是一座山，山那边都是神仙
定义：在一个函数里调用函数本身
最好的例子就是，求阶乘
def factorial(n): if n == 1: return 1 elif n > 1: return n*factorial(n-1) while True: n = input(‘n>>‘) n = int(n) print(factorial(n))
上面金典的例子运行的很成功
下面再来一个，是一个古老的故事，说，从前有个山，山里有座庙，庙里老和尚讲故事， 讲的什么呢？ 从前有个山，山里有座庙，庙里老和尚讲故事， 讲的什么呢？ 从前有个山，山里有座庙，庙里老和尚讲故事， 讲的什么呢？ 从前有个山，山里有座庙，庙里老和尚讲故事， 讲的什么呢？ 从前有个山，山里有座庙，庙里老和尚讲故事， 讲的什么呢？
我们用代码开实现一下
def story(): s = """ 从前有个山，山里有座庙，庙里老和尚讲故事， 讲的什么呢？ """ print(s) while True: story()
你运行了吗？
shit，他报错了，但是这个故事讲的很完美。
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
这个错误是说，这个程序运行的代码，超过了最大递归层数。
正如我们看到的，如果没有外界阻力，它会一直运行下去
# 添加参数，设置停止条件
def calc(n, count):
print(n, count)
if count < 5:
return calc(n/2, count+1)
else:
return n
print(calc(188,0))
因为每一次函数调用都会产生一个属于它自己的名称空间，如果一直调用下去，就会造成名称空间占用太多内存的问题，直到内存被占满，然后死机。
所以限制了他的最大递归层数，一般就是999层，
当然这个数字是可以修改的，修改方法很冷门，一般也不会有人去修改它，
因为如果递归了999层都没有解决问题，那么，你该想想是不是代码写的太烂了，呵呵……..
1、递归必须要有一个结束条件，否则就是一个死循环，直到报错
2、每次进入更深一次递归时，递归的规模会比上次递归有所减小
3、递归的执行效率不高，递归层次过多会导致栈溢出
用于很多计算：斐波拉契数列，汉罗塔，多级评论树，二分查找，阶乘
二分查找例子
data_set = [1,3,4,6,7,8,9,10,11,13,14,16,18,19,21] # data_set = list(range(101)) def b_search(n, low, high, d): mid = int((low + high) / 2) # 中间值 print(mid) if low == high: # 第一位 和 最后一个 对比（索引的对比） print(‘not find‘) return if d[mid] > n: print(‘go left‘, low, high, d[mid]) b_search(n, low, mid, d) if d[mid] < n: print(‘go right‘, low, high, d[mid]) b_search(n, mid, high, d) else: print(‘find it‘, d[mid]) b_search(16, 0, len(data_set), data_set)
尾递归是对递归的优化，提高递归的效率，但是在python中并不支持，然并卵
优化：
在调用下次递归时，直接return自己，不保留外层函数的在内存中的数据，递归需要的只是这一层的信息，所以节省了内存，提高了效率
然而在python中，因为没有优化，我们鼓励使用迭代器来改写尾递归
（引用自知乎）
标签：定义 优化 object class 二分 err 报错 效率 完美
原文地址：https://www.cnblogs.com/yxiaodao/p/9086064.html
