9个极简代码，彻底理解Python递归函数！

一、递归函数基础

递归函数由两个主要部分组成：基本情况和递归情况。基本情况是递归停止的条件，而递归情况则是函数调用自身以解决子问题的部分。

示例：斐波那契数列

def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
# 使用示例
print(fibonacci(10))
# 输出: 55

这个例子展示了递归的直观应用，但也揭示了其性能问题：重复计算。

二、性能考量与优化

递归虽然简洁，但可能导致效率低下，特别是在没有优化的情况下。比如斐波那契数列的简单递归实现，其时间复杂度为O(2^n)，这是由于大量重复计算造成的。

优化：使用Memoization

def fibonacci_memo(n, memo={}):
if n in memo:
return memo[n]
if n <= 1:
return n
memo[n] = fibonacci_memo(n-1, memo) + fibonacci_memo(n-2, memo)
return memo[n]

# 使用示例
print(fibonacci_memo(10))
# 输出: 55

通过缓存已计算的值，我们大大提高了函数的效率。

三、进阶应用

递归不仅限于简单算法，它在数据结构遍历、排序算法等领域也有广泛应用。

1、树的遍历

class TreeNode:
def __init__(self, value=0, left=None, right=None):
self.value = value
self.left = left
self.right = right

def inorder_traversal(root):
if root:
inorder_traversal(root.left)
print(root.value)
inorder_traversal(root.right)

# 使用示例
root = TreeNode(1, TreeNode(2), TreeNode(3))
inorder_traversal(root)
# 输出: 2 1 3

2、快速排序

def quicksort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quicksort(left) + middle + quicksort(right)

# 使用示例
print(quicksort([3,6,8,10,1,2,1]))
# 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]

四、避免常见陷阱

递归的一个主要陷阱是无限递归，它会导致程序崩溃。确保每个递归调用都能够向基本情况靠近是避免无限递归的关键。

此外，深度递归可能导致堆栈溢出错误。在设计递归函数时，应当尽可能考虑性能优化和堆栈使用。

案例一：无限递归的风险

无限递归发生时，函数会不停地调用自身，而没有达到一个明确的停止条件，最终可能导致程序崩溃或者“栈溢出”错误。

问题示例：忘记添加基本情况

def infinite_recursion(n):
# 忘记了基本情况，导致函数无限调用自身
print(n)
infinite_recursion(n-1)

# infinite_recursion(5)
# 调用这个函数将导致无限递归

解决方案：确保每个递归函数都有一个明确的基本情况

def safe_recursion(n):
if n <= 0: # 基本情况，确保递归能够停止
print(“Recursion ends.”)
return print(n)
safe_recursion(n-1)

safe_recursion(5)

案例二：递归深度和堆栈溢出

深度递归可能导致程序的调用栈过大，从而引发“栈溢出”错误。Python默认的最大递归深度较低（通常为1000），但可以手动调整。

问题示例：深度递归导致的堆栈溢出

def deep_recursion(n):
if n == 0: # 基本情况
return 0
else:
return deep_recursion(n-1) + 1

# deep_recursion(5000)
# 这个调用可能会导致堆栈溢出错误

解决方案：使用迭代或增加递归深度限制

迭代解决方案:

def iterative_solution(n):
result =0
for _ in range(n):
result +=1
return result

print(iterative_solution(5000))

增加递归深度限制:

import sys
sys.setrecursionlimit(10000) # 增加Python的最大递归深度限制
def safe_deep_recursion(n):
if n == 0:
return 0
else:
return safe_deep_recursion(n-1)+1
print(safe_deep_recursion(5000))

通过这两个案例，读者可以看到在设计递归函数时必须谨慎，确保有适当的基本情况和考虑到递归深度，以避免无限递归和堆栈溢出问题。

递归是一个强大的工具，但也需要谨慎使用。理解其原理和潜在的陷阱，以及学会如何优化，对于编写高效且可靠的Python代码至关重要。通过本文介绍的概念和技巧，希望读者能够更加自信地使用递归解决问题。

原创文章，作者：guozi，如若转载，请注明出处：https://www.sudun.com/ask/90663.html

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