# 4. 递归函数 ## 4.1 递归函数的定义 递归函数即函数在内部调用函数本身(自己调用自己)。 递归的关键点: - 递归结束的临界值,通常使用if语句来判断临界值 - 递归体的递归逻辑 例如,以下是fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n 的递归函数。 ```python #递归函数的定义 def fact(n): if n==1: return 1 return n * fact(n - 1) #计算5的阶乘,递归函数调用细节 ===> fact(5) ===> 5 * fact(4) ===> 5 * (4 * fact(3)) ===> 5 * (4 * (3 * fact(2))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1)))) ===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1))) ===> 5 * (4 * (3 * 2)) ===> 5 * (4 * 6) ===> 5 * 24 ===> 120 ``` ## 4.2 栈溢出问题 ​ 在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。 例如: ```python >>> fact(1000) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "", line 4, in fact ... File "", line 4, in fact RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison ``` ## 4.3 尾递归 ​ 解决递归调用栈溢出的方法是通过**尾递归**优化。尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。 例如: ```python #尾递归函数的定义 def fact(n): return fact_iter(n, 1) def fact_iter(num, product): if num == 1: return product return fact_iter(num - 1, num * product) #计算5的阶乘,递归函数调用细节 ===> fact_iter(5, 1) ===> fact_iter(4, 5) ===> fact_iter(3, 20) ===> fact_iter(2, 60) ===> fact_iter(1, 120) ===> 120 ``` 尾递归调用时,如果做了优化,栈不会增长,无论多少次调用也不会导致栈溢出。但实际上大多数编程语言没有针对尾递归做优化,Python解释器也没有做优化,因此当没有优化的情况下任何递归函数都存在栈溢出的问题。 参考: - https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017268131039072