Python递归深度控制方法及优化策略

2023-04-15 00:00:00 优化 递归 深度

递归深度控制方法：

  1. 设置最大递归深度

Python中有一个默认的最大递归深度，当程序超过这个深度时，就会抛出RecursionError异常。可以通过sys模块中的setrecursionlimit()函数来设置最大递归深度。

import sys

sys.setrecursionlimit(10000)

这里将最大递归深度设置为10000。

  1. 使用尾递归

尾递归是指，在递归调用的时候，该调用是函数的最后一条语句，也就是说，在调用后没有后续的计算。这种情况下，Python解释器可以将递归优化为迭代。

例如，计算1到n的和，使用递归方法：

def sum_recursive(n):
    if n == 0:
        return 0
    else:
        return n + sum_recursive(n-1)

改为尾递归形式：

def sum_tail_recursive(n, acc=0):
    if n == 0:
        return acc
    else:
        return sum_tail_recursive(n-1, acc+n)

其中，acc为累加器。这种方式可以减少递归深度，提高效率。

优化策略：

  1. 缓存中间结果

对于一些重复计算的递归函数，可以使用缓存技术，避免重复计算。

例如，斐波那契数列的递归实现：

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

在计算fib(5)时，会递归计算fib(4)和fib(3)，而在计算fib(4)时，会重复计算fib(3)。可以使用缓存技术来避免重复计算。

def fib_cache(n, cache={}):
    if n == 1 or n == 2:
        return 1
    elif n in cache:
        return cache[n]
    else:
        result = fib_cache(n-1, cache) + fib_cache(n-2, cache)
        cache[n] = result
        return result

其中，cache为缓存字典，用来存储中间结果。

  1. 减少重复计算

对于一些递归函数，存在大量的重复计算。可以通过减少重复计算来提高效率。

例如，计算pidancode.com中字母o的出现次数：

def count_o_recursive(s):
    if len(s) == 0:
        return 0
    elif s[0] == 'o':
        return 1 + count_o_recursive(s[1:])
    else:
        return count_o_recursive(s[1:])

在递归过程中，存在大量的重复计算，可以把已经计算过的结果缓存起来，避免重复计算。

def count_o_memo(s, memo={}):
    if len(s) == 0:
        return 0
    elif s in memo:
        return memo[s]
    elif s[0] == 'o':
        result = 1 + count_o_memo(s[1:], memo)
    else:
        result = count_o_memo(s[1:], memo)
    memo[s] = result
    return result

其中，memo为缓存字典，用来存储中间结果。

以上就是Python递归深度控制方法及优化策略的详细介绍。

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