python递归函数

def Sum(m): #函数返回两个值：递归次数，所求的值 if m==1:return 1,m return 1+Sum(m-1)[0],m+Sum(m-1)[1]cishu=Sum(10)[0] print cishu def Sum(m,n=1): ... if m==1:return n,m ... return n,m+Sum(m-1,n+1)[1] print Sum(10)[0] 10 print Sum(5)[0] 5

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如何理解这段汉诺塔python代码中的递归？

递归方法有些时候是不太好理解，不过递归的意义就是把解决问题n变成解决n-1的问题，最终变成解决1个问题。

假设有n个盘子，从上到下依次编号，最下面的盘子编号是大写的N。托盘分别是x,y,z。要把所有盘子从x移动到z。

前面几行代码就不解释了，很容易理解。

第五行，如果只有一个盘子，就直接从x移动到z。

第七行，如果不只一个盘子，先把上面n-1个盘子从x移动到y。

第八行，再把N号盘子从x移动到z。

第九行，再把刚才那n-1个盘子从y移动到z。

至于那n-1个盘子是怎么移动的，再次调用这个函数，把问题变成n-2个盘子加1个盘子的问题。

利用递归函数求斐波那契值python版

首先我们要了解一下什么是递归。

递归法，递归法就是利用上一个或者上几个状态来求取当前状态的值（个人看法）。也可以说成函数自己调用自己的一种解决问题的策略。因此递归法通常是依托函数来实现的，递归函数总是会有一个出口，我们在解决递归问题时，只需要找出递归的关系式以及递归函数的出口（这两个可以说是递归函数的核心了）。下面我将在这里举求斐波那契值的例子带领着大家具体的实践一下递归法。

很显然递归函数的递推式是：fib(n) = fib(n-1)+fib(n-2)。

递归函数的出口是当n为1时返回1，当n为0时返回0。

最后递归函数的核心代码就可以写出了：

然后总的代码就是：

具体思路如下：

语句 return fib(n-1)+fib(n-2)的意思就是向前求斐波那契值，直到n-1=1，n-2=0

因为只有第1个和第0个斐波那契值是确定的

例：

当n=3时

第一次调用函数fib会执行第三条语句（因为n1)这样求回返回fib（2）+fib（1）

第二次调用函数时，因为21所有会返回fib（1）+fib（0）；因为1不大于1，所以调用函数时

会执行第二条语句返回1值。

第三次调用函数，会执行第一和第二条语句，依次返回0和1从而求得fib（2）

fib（3）=fib（2）+fib（1）

fib（2）=fib（1）+fib（0）

即fib（3）=fib（1）+fib（0）+fib（1）=2*fib（1）+fib（0）

Python 实现递归

一、使用递归的背景

先来看一个☝️接口结构：

这个孩子，他是一个列表，下面有6个元素

展开children下第一个元素[0]看看：

发现[0]除了包含一些字段信息，还包含了 children 这个字段（喜当爹），同时这个children下包含了2个元素：

展开他的第一个元素，不出所料，也含有children字段（人均有娃）

可以理解为children是个对象，他包含了一些属性，特别的是其中有一个属性与父级children是一模一样的，他包含父级children所有的属性。

比如每个children都包含了一个name字段，我们要拿到所有children里name字段的值，这时候就要用到递归啦～

二、find_children.py

拆分理解：

1.首先import requests库，用它请求并获取接口返回的数据

2.若children以上还有很多层级，可以缩小数据范围，定位到children的上一层级

3.来看看定义的函数

我们的函数调用：find_children(node_f, 'children')

其中，node_f：json字段

    children：递归对象

 以下这段是实现递归的核心：

   if items['children']:

 items['children']不为None，表示该元素下的children字段还有子类数据值，此时满足if条件，可理解为 if 1。

 items['children']为None，表示该元素下children值为None，没有后续可递归值，此时不满足if条件，可理解为 if 0，不会再执行if下的语句（不会再递归）。

至此，每一层级中children的name以及下一层级children的name就都取出来了

希望到这里能帮助大家理解递归的思路，以后根据这个模板直接套用就行

（晚安啦～）

源码参考：

当前文章：递归函数python代码 递归python写法
标题网址：http://hbruida.cn/article/doiecpp.html