标签：循环 stack color 通过 ret http turn ima 就是
递归就是不断的调用自己示例：
import sys # print(sys.getrecursionlimit()) # 默认最大递归限制：1000 # sys.setrecursionlimit(999999999) # 不管数值多大，最多到20963册 def recursion(n): print(n) recursion(n + 1) recursion(1)递归与栈的关系
在计算机中，函数调用时通过栈(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，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。
由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，就会导致栈溢出。
递归的特点：
def zero(n): n = n // 2 print(n) if n == 0: return ‘Done‘ zero(n) print(n) # 1 2 5 ‘‘‘ 第一层会n=5，第二层会n=2，第三层会n=1，第四层n=0,符合条件程序停止。停止之后，程序的控制权会回到第三层调用第四层的位置，也就是zero(n)，然后print出1，然后回到第二层print出2,最后回到第一层print出5。 整个程序是先一层层进去，然后在一层层出来。 ‘‘‘ zero(10) # 5 2 1 0 1 2 5
图示：
阶乘
n! = n * (n-1)
def factorial(num): if num == 1: return 1 return num * factorial(num - 1) print(factorial(10))
二分查找
data_set = list(range(101))
def b_search(num, low, high, data):
mid = int((low + high) / 2)
if low == high:
print(‘cannot find it ‘)
return
if data[mid] > num:
b_search(num, low, mid, data)
elif data[mid] < num:
b_search(num, mid + 1, high, data)
else:
print(‘find it‘, data[mid])
b_search(33, 0, len(data_set), data_set)
尾递归优化
执行完一层调用下一层的时候，把这一层的数据给销毁掉,并且下一层和这一层没有关系，叫尾递归。
阶乘不是尾递归 return num * factorial(num - 1) 因为num还在等着factorial(num - 1)的结果。
def cal(n): print(n) return cal(n + 1) # 虽然这用的是尾递归优化，但是python不支持尾递归优化，C语言和JS支持。 cal(1)
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原文地址：https://www.cnblogs.com/lshedward/p/9959845.html
