标签:规模 案例 lob 结果 描述 开始 年龄 利用 抽象
函数的嵌套调用是:函数嵌套函数。函数的递归调用:它是一种特殊的嵌套调用,但是它在调用一个函数的过程中,又直接或间接地调用了它自身。
递归必须要有两个明确的阶段:
递归的精髓在于通过不断地重复逼近一个最终的结果。
例如,已知一个人的年龄为16,后面每个人的年龄都是前一个人的年龄+2,求第n个人的年龄:
age = 16
def age_func(n):
global age
if n == 0:
return age
age += 2
return age_func(n-1)
print(age_func(5)) # 26
'''
age_func(5) --> age = 18 --> return age_func(4) # return 26
age_func(4) --> age = 20 --> return age_func(3)
age_func(3) --> age = 22 --> return age_func(2)
age_func(2) --> age = 24 --> return age_func(1) == return age_func(0) == return age == return 26
age_func(1) --> age = 26 --> return age_func(0) == return age == return 26
return age # age = 26
'''
汉诺塔问题不管在任何编程语言里都是经典问题,是采用递归算法的经典案例,该问题可以抽象如下:
一 、3根圆柱A,B,C,其中A上面串了n个圆盘
二 、这些圆盘从上到下是按从小到大顺序排列的,大的圆盘任何时刻不得位于小的圆盘上面
三 、每次移动一个圆盘,最终实现将所有圆盘移动到C上
利用Python语言接近自然语言的特性,开发者可以更容易的将递归算法翻译成程序语句,需要的代码量很小。汉诺塔问题的解决步骤用语言描述很简单,仅三步:
A,B,C三个圆柱,分别为初始位,过渡位,目标位,设A柱为初始位,C位为最终目标位
(1)将最上面的n-1个圆盘从初始位移动到过渡位
(2)将初始位的最底下的一个圆盘移动到目标位
(3)将过渡位的n-1个圆盘移动到目标位
对于递归算法中的嵌套函数f(n-1)来说,其初始位,过渡位,目标位发生了变化
def move(n, a, b, c): # n为圆盘数,a代表初始位圆柱,b代表过渡位圆柱,c代表目标位圆柱
if n == 1:
print(a, '-->', c)
else:
move(n - 1, a, c, b) # 将初始位的n-1个圆盘移动到过渡位,此时初始位为a,上一级函数的过渡位b即为本级的目标位,上级的目标位c为本级的过渡位
print(a, '-->', c)
move(n - 1, b, a, c) # 将过渡位的n-1个圆盘移动到目标位,此时初始位为b,上一级函数的目标位c即为本级的目标位,上级的初始位a为本级的过渡位
move(2, 'A', 'B', 'C')
'''
A --> B
A --> C
B --> C
'''
标签:规模 案例 lob 结果 描述 开始 年龄 利用 抽象
原文地址:https://www.cnblogs.com/dadazunzhe/p/11352644.html