Python 中的尾递归
在今天的教程中,我们将通过递归及其类型来了解尾递归。 此外,我们还将学习如何在 Python 中调用尾递归并探索使用它的一些好处。
Python 中的递归
在计算机科学中,递归是一种解决问题的方法,其中函数在主体中调用自身,直到满足特定条件。
它是有价值的方法之一,并且有很多现实生活中的用例; 然而,它有一些局限性,那就是它的空间和时间复杂度。 让我们在下面看一个递归的例子。
示例代码:
def factorial(n):
if (n==1 or n==0):
return 1
else:
return (n * factorial(n - 1)) # recursive call
num = 4;
# In this case factorial is 4x3x2x1 = 24
print(f"The factorial of {num} is {factorial(num)}")
输出:
The factorial of 4 is 24
递归使用堆栈来保存局部变量,递归的每次运行都会增加其大小,并且堆栈大小是有限的。 这就是开发人员开始考虑一些优化解决方案的原因。
它只适用于少量; 所以开发者想出了简单递归的优化方案,那就是Tail Recursion。
递归的类型
说到递归函数,主要有两种类型:
- 头部递归
- 尾递归 头递归是函数在开始时调用自身,而尾递归是函数在递归结束时调用自身。
两者各有利弊,但尾递归通常被认为更有效。 让我们在下面更详细地了解它。
Python 中的尾递归
Python中的尾递归是对简单递归的优化解决方案; 它允许无限递归而不会引发任何堆栈溢出错误。
但在进入尾调用递归的细节之前,让我们了解一下尾调用递归的定义; call 表示我们正在考虑调用该函数,而 tail 表示最后一个。 所以,调用尾递归方法意味着函数从函数末尾重复调用自身。
如今,大多数编程语言都是尾递归的,这意味着它们正在对递归函数进行优化。
在 Python 中调用尾递归函数
在 Python 中有两种调用尾递归函数的方法。 第一种是使用 return 关键字,第二种是使用 yield 关键字。
使用 return 关键字调用尾递归函数
首先,您可以使用 return 关键字从函数返回值。 但是,您必须小心使用此关键字,因为它会立即终止函数。
这意味着您只有在确定该函数永远不需要再次调用时才能使用它。 请记住,当我们使用“return”关键字时,该函数返回最后一个计算值。
这是调用尾递归函数的最常见方法。 例如,请参见下面的代码栅栏。
示例代码:
def trisum(n, csum):
while True: # Change recursion to a while loop
if n == 0:
return csum
n, csum = n - 1, csum + n # Update parameters instead of tail recursion
trisum(1000,0)
输出:
500500
使用 yield 关键字调用尾递归函数
调用尾递归函数的另一种方法是使用 yield 关键字。 此关键字允许您从函数返回值而不终止函数。
您可以重复调用该函数,每次返回不同的值。 对于需要返回大量值的函数来说很方便。
使用 yield 关键字时,该函数将产生最后一个计算值。 这是一种不太常见的调用尾递归函数的方法,但在某些情况下它会很有用。
示例代码:
def lprint(a):
if isinstance(a, list):
for i in a:
yield from lprint(i)
else:
yield a
b = [[1, [2, 3], 4], [5, 6, [7, 8, [9]]]]
for i in lprint(b):
print(i)
输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
尾递归函数的好处
尾递归函数是一种递归函数,其中函数中的最后一条语句是对递归函数的调用。
此函数比非尾递归函数更有效,因为它不需要函数跟踪递归调用的中间值。
它使尾递归函数更高效且更易于理解。 使用尾递归函数有很多好处。
- 尾递归的主要好处之一是它更容易优化。 因为尾调用是函数中最后发生的事情,编译器可以更容易地优化它。 这意味着尾递归函数在时间和空间方面可以更高效。
- 尾递归的另一个好处是它通常更容易理解。 因为递归调用是函数中最后发生的事情,所以更容易看出发生了什么。 它可以使尾递归函数更易于调试和维护。
- 它们比非尾递归函数更有效,因为它们不需要跟踪中间值。
- 它们更容易推理,因为函数调用堆栈在函数末尾总是空的。 此外,尾递归函数可以更容易地并行化。
- 我们可以轻松地将它们转换为迭代程序,这在某些情况下效率更高。
- 它可以使函数运行得更快并使用更少的内存。 此外,它还可以更轻松地编写正确的代码。
相关文章
Pandas DataFrame DataFrame.shift() 函数
发布时间:2024/04/24 浏览次数:133 分类:Python
-
DataFrame.shift() 函数是将 DataFrame 的索引按指定的周期数进行移位。
Python pandas.pivot_table() 函数
发布时间:2024/04/24 浏览次数:82 分类:Python
-
Python Pandas pivot_table()函数通过对数据进行汇总,避免了数据的重复。
Pandas read_csv()函数
发布时间:2024/04/24 浏览次数:254 分类:Python
-
Pandas read_csv()函数将指定的逗号分隔值(csv)文件读取到 DataFrame 中。
Pandas 多列合并
发布时间:2024/04/24 浏览次数:628 分类:Python
-
本教程介绍了如何在 Pandas 中使用 DataFrame.merge()方法合并两个 DataFrames。
Pandas loc vs iloc
发布时间:2024/04/24 浏览次数:837 分类:Python
-
本教程介绍了如何使用 Python 中的 loc 和 iloc 从 Pandas DataFrame 中过滤数据。
在 Python 中将 Pandas 系列的日期时间转换为字符串
发布时间:2024/04/24 浏览次数:894 分类:Python
-
了解如何在 Python 中将 Pandas 系列日期时间转换为字符串