高阶函数与递归
Posted chris3201
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了高阶函数与递归相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
什么是高阶函数?
变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,函数可以接收另一个函数作为参数,我们称为高阶函数。
def calc(x): return x*x f = calc f = lambda x:x*x #匿名函数
x = 10 def calc(x): return x*x
def func(x,y): return x + y def calc(x): return x f = calc(func) print(f(5,6))
只要满足以下任意一个条件就是高阶函数:
1,接收一个或多个函数作为输入(参数)。
2,return返回另一个函数。
递归
递归,就是函数在运行中调用自己。
def recursion(n): print(n) recursion(n+1) #每执行一次都会调用一次自己,该函数相当于死循环 recursion(1)
出现的效果就是,这个函数在不断的调用自己,每次调用就n+1,相当于循环了。
通俗来说,每个函数在调用自己的时候还没有推出,占内存多了或导致崩溃。本质是因为函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的。每当进入一个函数调用栈就会加一层栈帧,每次函数返回,栈就会建一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。
函数调用的栈结构:
递归的特点
让10不断除以2,直到0为止。(调用多少次,结束就也要结束多少次)
# def calc(n): # val = n//2 # print(val) # if val ==0: # return 1 # calc(val) # print(val) #按照反序一次一次返回 # calc(10) def calc(n): print(n) if n //2 >0: calc(n//2) print(n) calc(10)
求阶乘
任何大于1的自然数n阶乘表示方法:
n!=1*2*3*4*5*6*...*n 或者 n!=n*(n-1)!
即举例:4!=4*3*2*1=24
def factorial(n): if n ==1: return 1 return n*factorial(n-1) print(factorial(5)) ===> factorial(5) ===> 5 * factorial(4) ===> 5 * (4 * factorial(3)) ===> 5 * (4 * (3 * factorial(2))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * factorial(1)))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1))) ===> 5 * (4 * (3 * 2)) ===> 5 * (4 * 6) ===> 5 * 24 ===> 120
递归:a,自己调用自己。b,有结束条件 两个必须满足
尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。
def fact(n): return fact_iter(n, 1) def fact_iter(num, product): if num == 1: return product return fact_iter(num - 1, num * product) print(fact(5)) print(fact_iter(5,1))
可以看到,return fact_iter(num - 1, num * product)
仅返回递归函数本身,num - 1
和num * product
在函数调用前就会被计算,不影响函数调用。
fact(5)
对应的fact_iter(5, 1)
的调用如下:
===> fact_iter(5, 1)
===> fact_iter(4, 5)
===> fact_iter(3, 20)
===> fact_iter(2, 60)
===> fact_iter(1, 120)
===> 120
尾递归调用时,如果做了优化,栈不会增长,因此,无论多少次调用也不会导致栈溢出。
小结
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。
针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的,没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。
以上是关于高阶函数与递归的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Python学习笔记八:文件操作(续),文件编码与解码,函数,递归,函数式编程介绍,高阶函数