python全栈开发从入门到放弃之递归函数的调用

1.递归效率低，需要在进入下一次递归时保留当前的状态，见51cto博客

解决方法是尾递归，即在函数的最后一步（而非最后一行）调用自动
但是python又没有尾递归，且对递归层级做了限制

必须有一个明确的结束条件

2.每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少
3.递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种）
尾递归优化：http://egon09.blog.51cto.com/9161406/1842475

什么叫递归：

递归函数，在一个函数内调用自己
最大递归层数做了一个限制：997

最大层数限制是python默认的，可以做修改

但是不建议修改因为会占用电脑的内存

#猜alex的年龄
#alex比egon大两岁 alex = egon + 2
#egon比wuSir大两岁 egon = wusir + 2
#wusir比nezha大两岁 wusir = nezha + 2
#nezha比金鑫大两岁 金鑫 + 2
#金鑫40了

# 1.金鑫 age(1) = 40
# 2.哪吒 age(1) + 2
# 3.wusir age(2) + 2
# 4.egon age(3) + 2
# 5.alex age(4) + 2

 def age(n):
     if n == 1:
         return 40
     else:
         ret = age(n-1)   #先递推后递归
         return ret + 2
 ret=age(5)
 print(ret) 48
#结束递归的标志：return

递归实现三级菜单

 menu = {
     '北京': {
         '海淀': {
             '五道口': {
                 'soho': {},
                 '网易': {},
                 'google': {}
             },
             '中关村': {
                 '爱奇艺': {},
                 '汽车之家': {},
                 'youku': {},
             },
             '上地': {
                 '百度': {},
             },
         },
         '昌平': {
             '沙河': {
                 '老男孩': {},
                 '北航': {},
             },
             '天通苑': {},
             '回龙观': {},
         },
         '朝阳': {},
         '东城': {},
     },
     '上海': {
         '闵行': {
             "人民广场": {
                 '炸鸡店': {}
             }
         },
         '闸北': {
             '火车战': {
                 '携程': {}
             }
         },
         '浦东': {},
     },
     '山东': {},
 } def threeLM(menu):
     for i in menu:
         print(i)
     key = input("please input name:")
     if key in menu:
         threeLM(menu[key]) threeLM(menu)

递归二分算法

 如果一个数 可以整除2 就整除
 不能整除就*3+1
 def func(num):
     print(num)
     if num == 1:
         return
     if num %2 == 0:
         num = num //2
     else:
         num = num * 3 + 1
     func(num) func(5) 输出结果：

 l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26]
 def find(l,aim): #l:列表 aim：要找的
     mid = len(l)//2  #计算中点
     if l[mid] > aim: #判断中间位置的值和目标值的大小关系
         new_l = l[:mid] #[16,18] = [16,18,22,26][:mid]
         return find(new_l,aim)
     elif l[mid] < aim:#判断中间位置的值和目标值的大小关系
         new_l = l[mid+1:]
         return find(new_l,aim)
     else:
         return l[mid]
 print(find(l,16)) 16