python普通循环,迭代,递归

143 阅读2分钟

这是我参与2022首次更文挑战的第12天,活动详情查看2022首次更文挑战

首先:递归和迭代都是循环的一种。

普通循环

def demo_0(n):  # n>=1
    res = 0
    for i in range(1, n+1):
        res += 1
    return res

迭代

迭代是函数内某段代码实现循环

迭代与普通循环的区别:循环代码中参与运算的变量同时是保存结果的变量,当前保存的结果作为下一次循环计算的初始值。

简单来说就是,利用变量的原值推算出变量的一个新值。 迭代使用计数器结束循环。

def demo_1(n):  # n>=1
    res = 0
    for i in range(1, n + 1):
        res += i
    return res

如果迭代是A不停的调用B,递归就是自己调用自己,

递归

递归是重复调用函数自身实现循环。

递归循环中,遇到满足终止条件的情况时逐层返回来结束。这里可以拆解成传递回归

程序调用自身的编程技巧称为递归,是函数自己调用自己。一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来解决,可以极大的减少代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。

递归中一定有迭代,但是迭代中不一定有递归,大部分可以相互转换。 能用迭代的不用递归,递归调用函数,浪费空间,并且递归太深容易造成堆栈的溢出。

def demo_2(n):
    if n <= 1:
        return n
    return n*demo_2(n-1)

执行过程:

demo_2(5)=5*demo_2(4)
demo_2(5)=5*4*demo_2(3)
demo_2(5)=5*4*3*demo_2(2)
demo_2(5)=5*4*3*2*demo_2(1)
demo_2(5)=5*4*3*2*1
demo_2(5)=5*4*3*2
demo_2(5)=5*4*6
demo_2(5)=5*24
demo_2(5)=120

递归循环中,遇到满足终止条件的情况时逐层返回来结束。 迭代则使用计数器结束循环。当然很多情况都是多种循环混合采用,这要根据具体需求。

这里要强调的是,大量的递归调用会小号大量的时间和内存,而迭代则不需要反复调用函数和占用额外的内存。

def demo1(n):
    res = 1
    for i in range(1, n + 1):
        res *= i
    return res


def demo2(n):
    if n <= 1:
        return n
    return n * demo2(n - 1)


import time

start_time = time.time()
demo1(999)
end_time = time.time()
spend_time1 = end_time - start_time

start_time = time.time()
demo2(999)
end_time = time.time()
spend_time2 = end_time - start_time
print spend_time1

print spend_time2
0.000258922576904
0.000699043273926

另外python 的默认递归深度是有限的,默认1000,超出则会引发异常 RuntimeError: maximum recursion depth exceeded