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函数递归
递归是嵌套调用中的一种特殊情况, 即一个函数嵌套调用自己
代码示例: 递归计算 5!
def factor(n): if n == 1: return 1 return n * factor(n - 1) result = factor(5) print(result)
上述代码中, 就属于典型的递归操作. 在 factor 函数内部, 又调用了 factor 自身(感觉和C语言没什么区别)
注意: 递归代码务必要保证
存在递归结束条件. 比如 if n == 1 就是结束条件. 当 n 为 1 的时候, 递归就结束了
每次递归的时候, 要保证函数的实参是逐渐逼近结束条件的
如果上述条件不能满足, 就会出现 “无限递归” . 这是一种典型的代码错误
def factor(n): return n * factor(n - 1) result = factor(5) print(result)
如前面所描述, 函数调用时会在函数调用栈中记录每一层函数调用的信息
但是函数调用栈的空间不是无限大的. 如果调用层数太多, 就会超出栈的最大范围,导致出现问题
递归优点
递归类似于 “数学归纳法” , 明确初始条件, 和递推公式, 就可以解决一系列的问题.
递归代码往往代码量非常少(但是不容易想出来,比较费脑子)
递归缺点
递归代码往往难以理解, 很容易超出掌控范围
递归代码容易出现栈溢出的情况
递归代码往往可以转换成等价的循环代码. 并且通常来说循环版本的代码执行效率要略高于递归版本
参数默认值
Python 中的函数, 可以给形参指定默认值.
带有默认值的参数, 可以在调用的时候不传参.
代码示例: 计算两个数字的和
def add(x, y, debug=False): if debug: print(f'调试信息: x={x}, y={y}') return x + y print(add(10, 20)) print(add(10, 20, True))
此处 debug=False 即为参数默认值. 当我们不指定第三个参数的时候, 默认 debug 的取值即为 False
带有默认值的参数需要放到没有默认值的参数的后面
def add(x, debug=False, y): if debug: print(f'调试信息: x={x}, y={y}') return x + y print(add(10, 20))
关键字参数
在调用函数的时候, 需要给函数指定实参. 一般默认情况下是按照形参的顺序, 来依次传递实参的.
但是我们也可以通过 关键字参数, 来调整这里的传参顺序, 显式指定当前实参传递给哪个形参
def test(x, y): print(f'x = {x}') print(f'y = {y}') test(x=10, y=20) test(y=100, x=200)
形如上述 test(x=10, y=20) 这样的操作, 即为 关键字参数
总结
函数是编程语言中的一个核心语法机制. Python 中的函数和大部分编程语言中的函数功能都是基本类似的
我们当下最关键要理解的主要就是三个点:
函数的定义
函数的调用
函数的参数传递
