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python递归函数绘制 python递归画图

Python3:怎么通过递归函数

函数的递归调用

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递归问题是一个说简单也简单,说难也有点难理解的问题.我想非常有必要对其做一个总结.

首先理解一下递归的定义,递归就是直接或间接的调用自身.而至于什么时候要用到递归,递归和非递归又有那些区别?又是一个不太容易掌握的问题,更难的是对于递归调用的理解.下面我们就从程序+图形的角度对递归做一个全面的阐述.

我们从常见到的递归问题开始:

1 阶层函数

#include iostream

using namespace std;

int factorial(int n)

{

if (n == 0)

{

return 1;

}

else

{

int result = factorial(n-1);

return n * result;

}

}

int main()

{

int x = factorial(3);

cout x endl;

return 0;

}

这是一个递归求阶层函数的实现。很多朋友只是知道该这么实现的,也清楚它是通过不断的递归调用求出的结果.但他们有些不清楚中间发生了些什么.下面我们用图对此做一个清楚的流程:

根据上面这个图,大家可以很清楚的看出来这个函数的执行流程。我们的阶层函数factorial被调用了4次.并且我们可以看出在调用后面的调用中,前面的调用并不退出。他们同时存在内存中。可见这是一件很浪费资源的事情。我们该次的参数是3.如果我们传递10000呢。那结果就可想而知了.肯定是溢出了.就用int型来接收结果别说10000,100就会产生溢出.即使不溢出我想那肯定也是见很浪费资源的事情.我们可以做一个粗略的估计:每次函数调用就单变量所需的内存为:两个int型变量.n和result.在32位机器上占8B.那么10000就需要10001次函数调用.共需10001*8/1024 = 78KB.这只是变量所需的内存空间.其它的函数调用时函数入口地址等仍也需要占用内存空间。可见递归调用产生了一个不小的开销.

2 斐波那契数列

int Fib(int n)

{

if (n = 1)

{

return n;

}

else

{

return Fib(n-1) + Fib(n-2);

}

}

这个函数递归与上面的那个有些不同.每次调用函数都会引起另外两次的调用.最后将结果逐级返回.

我们可以看出这个递归函数同样在调用后买的函数时,前面的不退出而是在等待后面的结果,最后求出总结果。这就是递归.

3

#include iostream

using namespace std;

void recursiveFunction1(int num)

{

if (num 5)

{

cout num endl;

recursiveFunction1(num+1);

}

}

void recursiveFunction2(int num)

{

if (num 5)

{

recursiveFunction2(num+1);

cout num endl;

}

}

int main()

{

recursiveFunction1(0);

recursiveFunction2(0);

return 0;

}

运行结果:

1

2

3

4

4

3

2

1

该程序中有两个递归函数。传递同样的参数,但他们的输出结果刚好相反。理解这两个函数的调用过程可以很好的帮助我们理解递归:

我想能够把上面三个函数的递归调用过程理解了,你已经把递归调用理解的差不多了.并且从上面的递归调用中我们可以总结出递归的一个规律:他是逐级的调用,而在函数结束的时候是从最后面往前反序的结束.这种方式是很占用资源,也很费时的。但是有的时候使用递归写出来的程序很容易理解,很易读.

为什么使用递归:

1 有时候使用递归写出来的程序很容易理解,很易读.

2 有些问题只有递归能够解决.非递归的方法无法实现.如:汉诺塔.

递归的条件:

并不是说所有的问题都可以使用递归解决,他必须的满足一定的条件。即有一个出口点.也就是说当满足一定条件时,程序可以结束,从而完成递归调用,否则就陷入了无限的递归调用之中了.并且这个条件还要是可达到的.

递归有哪些优点:

易读,容易理解,代码一般比较短.

递归有哪些缺点:

占用内存资源多,费时,效率低下.

因此在我们写程序的时候不要轻易的使用递归,虽然他有他的优点,但是我们要在易读性和空间,效率上多做权衡.一般情况下我们还是使用非递归的方法解决问题.若一个算法非递归解法非常难于理解。我们使用递归也未尝不可.如:二叉树的遍历算法.非递归的算法很难与理解.而相比递归算法就容易理解很多.

对于递归调用的问题,我们在前一段时间写图形学程序时,其中有一个四连同填充算法就是使用递归的方法。结果当要填充的图形稍微大一些时,程序就自动关闭了.这不是一个人的问题,所有人写出来的都是这个问题.当时我们给与的解释就是堆栈溢出。就多次递归调用占用太多的内存资源致使堆栈溢出,程序没有内存资源执行下去,从而被操作系统强制关闭了.这是一个真真切切的例子。所以我们在使用递归的时候需要权衡再三.

python中递归函数写法

def factorial(n):

if n0:

return '负数不可以阶乘'

if n==1 or n==0:

return 1

return n*factorial(n-1)

print(factorial(10))

函数体里 调用 函数本身 就行

python函数递归的实现

只要获得所有点即可,x1为x轴起点,x2为x轴终点,gao为纵轴长度,i为切分次数.

x1=0

x2=10

gao=8

f(0,gao,x1,x2)

f(i=0,gao,x1,x2){

if(i==3){

return

}

t=(double)(x1+x2)

t=t/2

print (t,gao/2);

f(i+1,gao/2,x1,t);

f(i+1,gao/2,t,x2);

}

python语言,利用递归绘制彩色四阶五边形科赫雪花,并上传代码和科赫雪花效果图?

import random

import turtle

def random_color():

rgbl=[255,0,0]

random.shuffle(rgbl)

return tuple(rgbl)

def koch(size,n):

if n==0:

  turtle.fd(size)

else:

  for angle in [0,60,-120,60]:

      cc = random_color()

      turtle.pencolor(cc[0], cc[1], cc[2])

      turtle.left(angle)

      koch(size/3,n-1)

def main():

turtle.colormode(255)

turtle.setup(600,600)

turtle.penup()

turtle.goto(-200,100)

turtle.pendown()

turtle.pensize(2)

level=4   #4阶科赫雪花,阶数

koch(400,level)

turtle.right(120)

koch(400,level)

turtle.right(120)

koch(400,level)

turtle.hideturtle()

turtle.done()

main()

效果如图:


网页标题:python递归函数绘制 python递归画图
本文链接:http://cdkjz.cn/article/hhcjji.html
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