Рекурсия — одна из фундаментальных концепций информатики, она важна как для программистов, так и для специалистов по обработке данных. Мало того, что многие алгоритмы сортировки и поиска рекурсивны, но каждое собеседование по Python будет включать некоторые вопросы, основанные на рекурсии. Это отмечает, что рекурсия является ключевой концепцией, которую необходимо пересмотреть перед любым собеседованием по кодированию.
Сегодня мы поможем вам освежить свои навыки рекурсивного программирования на Python и рассмотрим 6 практических задач, чтобы получить практический опыт.
Рекурсия — это концепция в информатике, когда функция вызывает саму себя и выполняет цикл до тех пор, пока не достигнет желаемого конечного условия. Он основан на математической концепции рекурсивных определений, которая определяет элементы в наборе с точки зрения других элементов в наборе.
Каждая рекурсивная реализация имеет базовый случай, когда желаемое состояние было достигнуто, и рекурсивный случай, когда желаемое состояние не было достигнуто, и функция переходит на другой рекурсивный шаг.
Поведение в рекурсивном случае перед вызовом рекурсивной функции, внутренний самовызов, повторяется на каждом шаге. Поэтому рекурсивные структуры полезны, когда вы можете решить более серьёзную проблему (базовый случай), выполнив повторяющиеся подзадачи (рекурсивный случай), которые постепенно перемещают программу к базовому случаю.
Это приводит к поведению, аналогичному циклам for или while, за исключением того, что рекурсия приближается к целевому условию, в то время как for циклы выполняются заданное количество раз, а while циклы выполняются до тех пор, пока условие больше не будет выполняться.
Другими словами, рекурсия декларативна, потому что вы устанавливаете состояние, которого хотите достичь, а for/ while циклы являются итеративными, потому что вам нужно установить количество повторений.
Рекурсивные решения лучше всего подходят, когда проблема имеет чёткие подзадачи, которые необходимо повторить, и если вы не уверены, сколько раз вам нужно будет выполнить цикл с итеративным решением.
Например, если вы хотите создать программу-функцию факториала, которая находит факториал неизвестного числа.
До сих пор мы обсуждали только прямую рекурсию, когда рекурсивная функция явно вызывает себя на своём рекурсивном шаге. Существует также косвенная рекурсия, когда рекурсивный вызов удаляется из функции, но всё ещё выполняется в результате исходного рекурсивного шага.
Например, functionAзвонки functionB, которые потом звонят function Aснова.
Все языки программирования поддерживают рекурсию, однако не все одинаково оптимизированы.
Итерация часто является предпочтительной в Python и считается более «питонической» из-за встроенных оптимизаций. Как правило, рекурсивные решения предпочтительнее итеративных решений при больших вычислениях, поскольку рекурсия часто приводит к меньшему количеству кода и более высокой производительности при масштабировании.
Плюсы
Минусы
Я не добавил удобочитаемости ни в один из столбцов, поскольку некоторые разработчики считают рекурсию более понятной, в то время как другие находят вложенное поведение запутанным. В конечном счёте, это индивидуально для каждой проблемы и разработчика.
Теперь давайте более подробно рассмотрим рекурсивные функции в Python.
Ниже приведён пример программы, которая рекурсивно печатает шаблон: 10 5 0 5 10.
Или использовать рекурсию:
У рекурсии есть несколько преимуществ в сравнении с первыми двумя методами. Рекурсия занимает меньше времени, чем выписывание 1 + 2 + 3 на сумму от 1 до 3. Для [рекурсии(4)] рекурсия может работать в обратную сторону:
Рекурсия появляется когда вызов функции повторно вызывает ту же функцию до завершения первоначального вызова функции. Например, рассмотрим известное математическое выражение x! (т.е. факториал). Факториал определяется для всех неотрицательных целых чисел следующим образом:
Если число равно 0, то будет 1.
В противном случае ответом будет то, что число умножается на факториал на единицу меньше этого числа.
В Python наивная реализация факториала может быть определена как функция следующим образом:
У вас может также быть несколько случаев рекурсии, но мы не будем вдаваться в подробности, потому что это редкий случай, и его трудно мысленно обрабатывать.
Вы также можете иметь «параллельные» рекурсивные вызовы функций. Например, рассмотрим последовательность Фибоначчи, которая определяется следующим образом:
В противном случае ответ представляет собой сумму двух предыдущих чисел Фибоначчи.
Мы можем определить это следующим образом:
Теперь давайте рассмотрим еще несколько терминов:
Оптимизация хвоста вызова (TCO) — это способ автоматического сокращения рекурсии в рекурсивных функциях.
Оптимизация хвоста вызова может пригодиться по нескольким причинам:
Интерпретатор может снизить объём памяти, занятый средами. Поскольку ни у кого нет неограниченной памяти, чрезмерные рекурсивные вызовы функций приведут к переполнению стека.
Интерпретатор может уменьшить количество переключателей кадров стека.
В Python нет TCO по нескольким причинам, поэтому для обхода этого ограничения можно использовать другие методы. Выбор используемого метода зависит от варианта использования. Интуитивно понятно, что factorial и fib можно относительно легко преобразовать в итеративный код следующим образом:
Обычно это самый эффективный способ устранения рекурсии вручную, но для более сложных функций может быть трудно.
Другим полезным инструментом является декодер lru_cache, который можно использовать для уменьшения количества лишних вычислений.
Теперь вы знаете, как избежать рекурсии в Python, но когда её нужно использовать? Ответ «не часто». Все рекурсивные функции могут быть реализованы итеративно. Это просто вопрос, как именно сделать. Однако есть редкие случаи, когда можно использовать рекурсию. Рекурсия распространена в Python, когда ожидаемые вводы не вызовут значительного количества вызовов рекурсивных функций.
Если вы интересуетесь рекурсией, стоит изучить функциональные языки, такие как Scheme или Haskell. На таких языках рекурсия намного полезней.
В таком случае лучше использовать линейную рекурсию:
Но у этого примера есть проблема в возвращении пары чисел. Это показывает, что не всегда стоит использовать рекурсию.
Допустим, у нас есть такое дерево:
Возможно, вы не хотите вывести, а вернуть список всех имён узлов. Это можно сделать с помощью передачи прокручиваемого списка в качестве параметра.
Существует предел глубины возможной рекурсии, который зависит от реализации Python. Когда предел достигнут, возникает исключение RuntimeError :
RuntimeError: Maximum Recursion Depth Exceeded
Пример программы, которая может вызвать такую ошибку:
Можно изменить предел глубины рекурсии с помощью
Чтобы проверить текущие параметры лимита, нужно запустить:
Если запустить тот же метод выше с новым пределом, мы получаем
В Python 3.5 ошибка стала называться RecursionError, которая является производной от RuntimeError.
Хвостовая рекурсия — частный случай рекурсии, при котором любой рекурсивный вызов является последней операцией перед возвратом из функции.
Вот пример обратного отсчета, написанного с использованием хвостовой рекурсии:
Любое вычисление, которое может быть выполнено с использованием итерации, также может быть выполнено с использованием рекурсии. Вот версия find_max, написанная с использованием хвостовой рекурсии:
Хвостовую рекурсию лучше не использовать, поскольку компилятор Python не обрабатывает оптимизацию для хвостовых рекурсивных вызовов. В таких случаях рекурсивное решение использует больше системных ресурсов, чем итеративное.
По умолчанию рекурсивный стек Python не превышает 1000 кадров. Это ограничение можно изменить, установив sys.setrecursionlimit(15000) который быстрее, однако этот метод потребляет больше памяти. Вместо этого мы также можем решить проблему рекурсии хвоста, используя интроспекцию стека.
Чтобы оптимизировать рекурсивные функции, мы можем использовать декоратор @tail_call_optimized для вызова нашей функции. Вот несколько примеров общей рекурсии с использованием декоратора, описанного выше:
Исходная переменная должна быть передана рекурсивной функции, чтобы сохранить её.
Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.
Когда функция вызывает сама себя, она называется рекурсивной функцией. В этом руководстве мы узнаем, как написать функцию рекурсии Python.
Когда функция определена таким образом, что она вызывает сама себя, она называется рекурсивной функцией. Это явление называется рекурсией. Python поддерживает рекурсивные функции.
Рекурсия очень похожа на цикл, в котором функция вызывается на каждой итерации. Вот почему мы всегда можем использовать циклы как замену функции рекурсии Python.
Но некоторые программисты предпочитают рекурсию циклам. В основном это вопрос выбора, и вы можете использовать циклы или рекурсию.
Следующий код возвращает сумму первых n натуральных чисел, используя рекурсивную функцию python.
Это печатает сумму первых 100 натуральных чисел и первых 500 натуральных чисел
Факториал целого числа вычисляется путем умножения целых чисел от 1 до этого числа. Например, факториал 10 будет 1 * 2 * 3…. * 10.
Давайте посмотрим, как мы можем написать факториальную функцию с помощью цикла for.
Давайте посмотрим, как мы можем изменить функцию factorial() для использования рекурсии.
На изображении ниже показано выполнение рекурсивной функции.
Ряд Фибоначчи — это последовательность чисел, каждое из которых представляет собой сумму двух предыдущих чисел. Например — 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21 и так далее.
Давайте посмотрим на функцию для возврата чисел ряда Фибоначчи с помощью циклов.
Вот реализация функции fibonacci() с использованием рекурсии.
Здесь рекурсивный код функции меньше и прост для понимания. Так что использование рекурсии в этом случае имеет смысл.
При определении рекурсивной функции должен быть хотя бы один базовый случай, для которого нам известен результат. Затем каждый последующий вызов рекурсивной функции должен приближать ее к базовому случаю.
Это необходимо для того, чтобы в конечном итоге рекурсивные вызовы прекратились. В противном случае функция никогда не завершится и мы получим ошибку нехватки памяти.
Вы можете проверить это поведение в обоих приведенных выше примерах. Аргументы вызова рекурсивной функции становятся все ближе к базовому случаю.
Теперь вы знаете какие однокоренные слова подходят к слову Как написать рекурсивную функцию python, а так же какой у него корень, приставка, суффикс и окончание. Вы можете дополнить список однокоренных слов к слову "Как написать рекурсивную функцию python", предложив свой вариант в комментариях ниже, а также выразить свое несогласие проведенным с морфемным разбором.