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Python递归函数实例讲解
Python递归函数实例
1、打开Python开发工具IDLE,新建‘递归.py’文件，并写代码如下：
def digui(n):
if n == 0 :
print (”)
return
print (‘*’*n)
digui(n-1)
if __name__ == ‘__main__’:
digui(5)
这里递归打印*号，先打印后递归
2、F5运行程序，打印内容如下；
*****
****
***
**
*
3、更改一下打印和递归的 顺序，先递归后打印，代码如下：
def digui(n):
if n == 0 :
print (”)
return
digui(n-1)
print (‘*’*n)
if __name__ == ‘__main__’:
digui(5)
4、F5运行程序，打印内容如下；
*
**
***
****
*****
这是因为打印在最后，要等待执行到n==0,函数才能return。
5、再更改递归函数，递归函数带返回值，代码如下：
def digui(n):
if n == 0 :
return 0
return n+digui(n-1)
if __name__ == ‘__main__’:
print (digui(5))
此函数作用从5+4+3+2+1+0累加结果。直到n==0时候返回。
6、F5运行程序，打印累加结果15
上面就是关于Python递归函数的相关知识点，感谢大家的阅读和对我们的支持。
时间： 2019-02-25
本文实例讲述了python二分查找算法的递归实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里先提供一段二分查找的代码: def binarySearch(alist, item): first = 0 last = len(alist)-1 found = False while first<=last and not found: midpoint = (first + last)//2 if alist[midpoint] == item: found = True else: if ite
二分查找Binary Search的思想: 以有序表表示静态查找表时,查找函数可以用二分查找来实现. 二分查找(Binary Search)的查找过程是:先确定待查记录所在的区间,然后逐步缩小区间直到找到或找不到该记录为止. 1二分查找的时间复杂度是O(log(n)),最坏情况下的时间复杂度是O(n). 假设 low 指向区间下界,high 指向区间上界,mid 指向区间的中间位置,则 mid = (low + high) / 2; 具体过程: 1.先将关键字与 mid 指向的元素比较,如果相
作者是一名沉迷于Python无法自拔的蛇友,为提高水平,把Python的重点和有趣的实例发在简书上. 一.递归 是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象.在计算机编程里,递归指的是一个过程:函数不断引用自身,直到引用的对象已知.使用递归解决问题,思路清晰,代码少.但是在主流高级语言中(如C语言.Pascal语言等)使用递归算法要耗用更多的栈空间,所以在堆栈尺寸受限制时(如嵌入式系统或者内核态编程),应避免采用.所有的递归算法都可以改写成与之等价的非递归算法. (来源
二分查找算法:简单的说,就是将一个数组先排序好,比如按照从小到大的顺序排列好,当给定一个数据,比如target,查找target在数组中的位置时,可以先找到数组中间的数array[middle]和target进行比较,当它比target小时,那么target一定是在数组的右边,反之,则target在数组的左边,比如它比target小,则下次就可以只比较[middle+1, end]的数,继续使用二分法,将它一分为二,直到找到target这个数返回或者数组全部遍历完成(target不在数组中) 优
本文实例讲述了Python实现二分查找算法的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #!/usr/bin/env python import sys def search2(a,m): low = 0 high = len(a) – 1 while(low <= high): mid = (low + high)/2 midval = a[mid] if midval < m: low = mid + 1 elif midval > m: high = mid – 1 else:
一.初始递归 递归函数:在一个函数里在调用这个函数本身. 递归的最大深度:998 正如你们刚刚看到的,递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去.但是我们之前已经说过关于函数调用的问题,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,于是python为了杜绝此类现象,强制的将递归层数控制在了997(只要997!你买不了吃亏,买不了上当…). 拿什么来证明这个”998理论”呢?这里我们可以做一个实验: def foo(n): pr
先来看个用Python实现的二分查找算法实例 import sys def search2(a,m): low = 0 high = len(a) – 1 while(low <= high): mid = (low + high)/2 midval = a[mid] if midval < m: low = mid + 1 elif midval > m: high = mid – 1 else: print mid return mid print -1 return -1 if _
本文实例讲述了Python基于二分查找实现求整数平方根的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: x=int(raw_input(‘please input a int:’)) if x<0: retrun -1 low=0 high=x ans=(low+high)/2.0 sign=ans while ans**2 !=x: if ans**2>x: high=ans else: low=ans ans=(low+high)/2.0 if sign==ans: break print ans
第一种方法: [二分查找要求]:1.必须采用顺序存储结构 2.必须按关键字大小有序排列. [优缺点]折半查找法的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难.因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表. [算法思想]首先,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置记录将表分成前.后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表. 复制代码 代码如下: <?
本文实例讲述了php实现的二分查找算法.分享给大家供大家参考,具体如下: <?php $arr = array(4,58,11,34,88,45,32,54,63,78); function binary($arr,$bnum) { if(is_array($arr) && count($arr) > 0) { sort($arr); $start = 0; $end = count($arr)-1; $mid = -1; while($start <= $end) {
本文实例讲述了PHP二分查找算法.分享给大家供大家参考,具体如下: binarySearch 二分查找采用的方法比较容易理解,以数组为例: ① 先取数组中间的值floor((low+top)/2), ② 然后通过与所需查找的数字进行比较,若比中间值大,则将首值替换为中间位置下一个位置,继续第一步的操作:若比中间值小,则将尾值替换为中间位置上一个位置,继续第一步操作 ③ 重复第二步操作直至找出目标数字 比如从1,3,9,23,54 中查找数字23, 首位置为0, 尾位置为4,中间位置就为2 值为9
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