1.递归
假设你在祖母(老外都喜欢举祖母的例子)的阁楼中翻箱倒柜,发现了一个上锁的神秘手提箱。
祖母告诉你,钥匙很可能在下面这个盒子里。
这个盒子里有盒子,而盒子里的盒子又有盒子。钥匙就在某个盒子中。为找到钥匙,你将使用什么算法?
以下是一种方法:
(1) 创建一个要查找的盒子堆。
(2) 从盒子堆取出一个盒子,在里面找。
(3) 如果找到的是盒子,就将其加入盒子堆中,以便以后再查找。
(4) 如果找到钥匙,则大功告成!
(5) 回到第二步。
下面是另一种方法。
(1) 检查盒子中的每样东西。
(2) 如果是盒子,就回到第一步。
(3) 如果是钥匙,就大功告成!
在你看来,哪种方法更容易呢?
我们从直观上来看,第二种的步骤相对来说比较少。
第一种是while循环,只要盒子堆不空,就从中取一个盒子,并仔细查找。
第二种是递归,自己调自己,伪代码如下:
递归只是让解决方案更清晰,并没有性能上的优势。实际上,在有些情况下,使用循环的性能更好。
2.基线条件和递归条件
由于递归函数调用自己,因此编写这样的函数时很容易出错,进而导致无限循环。例如,假设你要编写一个像下面这样倒计时的函数。
def countdown(i):
print i
countdown(i-1)
如果你运行上述代码,将发现一个问题:这个函数运行起来没完没了!
编写递归函数时,必须告诉它何时停止递归。正因为如此,每个递归函数都有两部分:基线条件(base case)和递归条件(recursive case)。递归条件指的是函数调用自己,而基线条件则指的是函数不再调用自己,从而避免形成无限循环。
我们来给函数countdown添加基线条件。
现在,这个函数将像预期的那样运行,如下所示。
3.栈
调用栈不仅对编程来说很重要,使用递归时也必须理解这个概念。
有一个待办清单的例子,你可将待办事项添加到该清单的任何地方,还可删除任何一个待办事项。一叠便条要简单得多:插入的待办事项放在清单的最前面;读取待办事项时,你只读取最上面的那个,并将其删除。因此这个待办事项清单只有两种操作:压入(插入)和弹出(删除并读取)。
3.1调用栈
计算机在内部使用被称为调用栈的栈。我们来看看计算机是如何使用调用栈的。下面是一个简单的函数。
def greet(name):
print "hello, " + name + "! "
greet2(name)
print "getting ready to say bye..."
bye()
这个函数问候用户,再调用另外两个函数。这两个函数的代码如下。
def greet2(name):
print "how are you, " + name + "? "
def bye():
print "ok bye! "
假设你调用greet("maggie"),计算机将首先为该函数调用分配一块内存。
我们来使用这些内存。变量name被设置为maggie,这需要存储到内存中。
每当你调用函数时,计算机都像这样将函数调用涉及的所有变量的值存储到内存中。接下来,你打印hello, maggie!,再调用greet2("maggie")。同样,计算机也为这个函数调用分配一块内存。
计算机使用一个栈来表示这些内存块,其中第二个内存块位于第一个内存块上面。你打印how are you, maggie?,然后从函数调用返回。此时,栈顶的内存块被弹出。
现在,栈顶的内存块是函数greet的,这意味着你返回到了函数greet。当你调用函数greet2时,函数greet只执行了一部分。这是本节的一个重要概念:调用另一个函数时,当前函数暂停并处于未完成状态。该函数的所有变量的值都还在内存中。执行完函数greet2后,你回到函数greet,并从离开的地方开始接着往下执行:首先打印getting ready to say bye…,再调用函数bye。
在栈顶添加了函数bye的内存块。然后,你打印ok bye!,并从这个函数返回。
现在你又回到了函数greet。由于没有别的事情要做,你就从函数greet返回。这个栈用于存储多个函数的变量,被称为调用栈。
3.2 递归调用栈
递归函数也使用调用栈,我们以阶乘函数为例
下面来详细分析调用fact(3)时调用栈是如何变化的。栈顶的方框指出了当前执行到了什么地方。
注意,每个fact都有自己的x变量,在一个函数的调用中不能访问另一个x变量。
使用栈虽然很方便,但是也要付出代价:存储详尽的信息可能占用大量的内存。每个函数调用都要占用一定的内存,如果栈很高,就意味着计算机存储了大量函数3调用的信息。在这种情况下,你有两种选择。
❑ 重新编写代码,转而使用循环。
❑ 使用尾递归。这是一个高级递归
4. 小结
❑ 递归指的是调用自己的函数。
❑ 每个递归函数都有两个条件:基线条件和递归条件。
❑ 栈有两种操作:压入和弹出。
❑ 所有函数调用都进入调用栈。
❑ 调用栈可能很长,这将占用大量的内存。