学习了解递归和尾递归的区别？

一、学习了解递归和尾递归的区别？

递归，就是在运行的过程中调用自己。 构成递归需具备的条件：

1. 子问题须与原始问题为同样的事，且更为简单；

2. 不能无限制地调用本身，须有个出口，化简为非递归状况处理。 以递归方式实现阶乘函数的实现： [cpp] view plain copy int fact(int n) { if (n < 0) return 0; else if(n == 0 || n == 1) return 1; else return n * fact(n - 1); }

二、如何在Python中实现尾递归优化？

python没有针对尾递归做优化，递归深度最大默认深度1000左右，当然你可以修改它的底层默认最大深度值。但是我们可以用python内置的yield把尾递归函数改造成一个生成器，我只要不断执行__next__( )方法就行了。下面有帖一个自己写的

三、什么是单向递归，尾递归？言简意赅即可？

尾递归：程序中只有一句递归语句，且在末尾。单向递归：指程序中的递归语句，在本程序操作执行前，都已经完成，如斐波那契数列。这样一来，共同的特点是在化非递归时都没有非要保存的分支路线

四、python递归能有几个基例？

所谓基例就是不需要递归就能求解的，一般来说是问题的最小规模下的解。 例如：斐波那契数列递归，f(n) = f(n-1) + f(n-2)，基例是1和2，f(1)和f(2)结果都是1 再比如：汉诺塔递归，基例就是1个盘子的情况，只需移动一次，无需递归 递归必须有基例，否则就是无法退出的递归，不能求解。

五、python递归问题--小岛路径问题？

# -*- coding:utf-8-*-

# 将 10不断除以2，直至商为0，输出这个过程中每次得到的商的值。

def recursion(n):

v = n//2 # 地板除，保留整数

print(v) # 每次求商，输出商的值

if v==0:

''' 当商为0时，停止，返回Done'''

return 'Done'

v = recursion(v) # 递归调用，函数内自己调用自己

recursion(10) # 函数调用

输出结果：

5

2

1

0

六、关于python递归函数怎样理解？

递归的思想主要是能够重复某些动作，比如简单的阶乘，次方，回溯中的八皇后，数独，还有汉诺塔，分形。

由于堆栈的机制，一般的递归可以保留某些变量在历史状态中，比如你提到的return x * power..., 但是某些或许庞大的问题或者是深度过大的问题就需要尽量避免递归，因为可能会栈溢出。还有一个

问题是～python不支持尾递归优化！！！！所以～还是尽量避免递归的出现。

def power(x, n)

if n < 0:

return 1

return x * power(x, n - 1)

power(3, 3)

3 * power(3, 2)

3 * (3 * power(3, 1))

3 * (3 * (3 * power(3, 0)))

3 * (3 * (3 * 1)) 这里n = 0, return 1

3 * (3 * 3)

3 * 9

27

当函数形参n=0的时候，开始回退～直到第一次调用power结束。

七、Python哪些可以代替递归的算法？

递归方法有些时候是不太好理解，不过递归的意义就是把解决问题n变成解决n-1的问题，最终变成解决1个问题。

假设有n个盘子，从上到下依次编号，最下面的盘子编号是大写的N。

八、怎么用递归实现求最大公约数（Python）？

def gcd(a, b): if a % b == 0: return b else: return gcd(b, a % b)

九、Python中使用JSON实现数据递归存储和解析

介绍

在Python中，JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据交换格式，它能够非常灵活地表示各种数据结构，包括递归数据结构。本文将介绍如何在Python中使用JSON来实现数据的递归存储和解析。

JSON简介

JSON是一种轻量级的数据交换格式，它以易于阅读和编写的文字为基础，并且易于机器解析和生成。在Python中，可以使用内置的json模块来处理JSON数据。

数据递归存储

JSON在Python中可以非常方便地表示递归数据结构，例如树形结构或者嵌套列表、字典等。通过使用json模块的dump方法，可以将递归数据结构存储为JSON格式的字符串。

示例

假设有一个递归字典结构，可以使用如下代码将其存储为JSON字符串：

import json

data = {
    'name': 'Alice',
    'children': [
        {
            'name': 'Bob',
            'children': []
        },
        {
            'name': 'Charlie',
            'children': [
                {
                    'name': 'David',
                    'children': []
                }
            ]
        }
    ]
}

json_str = json.dumps(data, indent=2)
print(json_str)
    

数据递归解析

除了存储，json模块还提供了loads方法，可以将JSON格式的字符串解析为Python的数据结构。这意味着可以轻松地从JSON中恢复递归数据结构。

示例

使用如下代码可以将JSON字符串解析为Python数据结构：

json_str = '''
{
    "name": "Alice",
    "children": [
        {
            "name": "Bob",
            "children": []
        },
        {
            "name": "Charlie",
            "children": [
                {
                    "name": "David",
                    "children": []
                }
            ]
        }
    ]
}
'''

data = json.loads(json_str)
print(data)
    

结论

通过本文的介绍，我们了解了在Python中如何使用JSON来实现数据的递归存储和解析。JSON提供了一种简洁而强大的方式来处理递归数据结构，为我们在实际开发中处理复杂数据提供了便利。

感谢您阅读本文，希望本文对您在Python中处理递归数据时有所帮助。

十、调用递归函数会重复定义函数中的普通变量吗？

递归通俗讲，就是自己调用自己而已。本身和调用其他函数无异。对于一个函数，当它被调用，在其内部定位的局部变量，只在其内部有效，与外部调用函数无关，并且在被调函数执行结束return以后就自动释放了。

所以，如果被调函数只是返回一个地址的值，比如整数或一个字符，外部函数可以用同类型变量保存返回地址的值。

但如果返回的是数组，一个连续地址，那么返回的只是首地址，无法一次保存所有地址值，那么函数调用结束这些地址释放，就没了。

所以想让被调函数能够返回数组给外部函数。要么全局数组要么使用malloc动态申请内存然后返回。

当然对于递归在内部定位静态变量也可以，每次调用都使用同样内存，静态存储不会自动释放。