提升Python效率——用循环机制代替递归函数!

 斐波那契数列

当年,典型的递归题目,斐波那契数列还记得吗?

def fib(n):
    if n==1 or n==2:
        return 1
    else:
        return fib(n-1)+fib(n-2)

当然, 为了程序健壮性,加上 try...except...

Python资源共享群:484031800

def fib(n):
    if isinstance(n, int):
        print('兄弟,输入正整数哈')
        return
    
    try:
        if n==1 or n==2:
            return 1
        elif n <= 0:
            print('兄弟别输入0或负数呀')
        else:
            return fib(n-1)+fib(n-2)
    except RecursionError:
        print('兄弟,超过了最大递归深度'

是的,无论时间还是空间复杂度,递归真的是不太好使哈!这是递归的写法:

def fib(n):
    if n==1 or n == 2:
        return 1
    a, b = 1, 1
    for i in range(2, n):
        a, b = b, a+b
    return b

我稍微解释三点:

  • 为啥是 range(2, n) ,因为,斐波那契数列从 1 开始,所以 fib(n) 就是数列的第 n 项
  • 由于前两项都为 1 ,所以要少两项,为 range(2, n) (要循环 n-2 次)
  • a, b = b, a+b 这里你也许也有困惑,我简单说说,一般Python解释器会将逗号分隔的变量直接看做一个元组,
  • 又因为,解释器先执行等式右边的,所以,这样相当于 元组拆包
  • a, b = b, a+b 这句话的精髓在于,在等式右边将 b 视为 fib(n-2) ,将 a+b 视为 fib(n-1)

杨辉三角

同样,先写递归写法(我这里不考虑特殊情况了,时间有限):

def YH_tri(a, b):
    if a == b or b == 0:
        return 1
    else:
        return YH_tri(a-1, b)+YH_tri(a-1, b-1)

老铁们自己先想想该怎么写??

### Python 中实现循环调用 在 Python 编程中,循环调用可以通过多种方式来实现。对于递归函数而言,这是一种特殊的循环调用形式,即函数会直接或间接地调用自己。 #### 使用递归来模拟循环行为 当涉及到递归时,重要的是要定义好终止条件(也称为递归基),以及每次递归调用应如何缩小问题规模直到达到该终止条件为止[^1]。下面给出两个经典的递归实例: ##### 计算阶乘 ```python def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n - 1) print(factorial(5)) # 输出: 120 ``` 此代码片段展示了如何通过递归方法计算给定整数 `n` 的阶乘值。每当 `factorial()` 被调用时,如果传入的参数不是零,则继续调用自身并传递较小数值作为新参数;一旦遇到 `n=0` 就停止进一步调用,并开始回溯累积结果[^4]。 ##### 斐波那契序列生成器 另一个常见的例子就是斐波那契数列了,这里同样采用递归的方式来进行求解: ```python def fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) for i in range(10): print(fibonacci(i), end=' ') # 打印前十个斐波那契数字 ``` 这段程序实现了基于递归算法获取指定索引处的斐波那契数值的功能。需要注意的是,虽然这种方法直观易懂,但在处理较大输入时效率较低,因为它涉及大量的重复子问题求解。 除了上述两种情况外,还有许多其他类型的递归应用场景,比如树形结构遍历、分治法等。不过,在编写任何递归逻辑之前,请务必考虑其潜在的风险——特别是可能出现栈溢出错误或者不必要的资源消耗等问题[^3]。 #### 利用迭代替代显式递归 有时为了避免这些问题的发生,可以选择使用循环语句代替传统的递归机制。例如,我们可以重写上面提到过的阶乘计算器如下所示: ```python def iterative_factorial(n): result = 1 while n > 0: result *= n n -= 1 return result print(iterative_factorial(5)) # 输出: 120 ``` 这种做法不仅能够保持原有功能不变,而且通常具有更好的性能表现和更低的空间复杂度。
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