本文和大家分享的主要是python的递归函数及二分查找算法相关内容，一起来看看吧，希望对大家学习python有所帮助。
一、递归的定义
def story():
s = """
从前有个山，山里有座庙，庙里老和尚讲故事，
讲的什么呢？
"""
print(s)
story()
story()
老和尚讲故事
递归的定义 —— 在一个函数里再调用这个函数本身。这种魔性的使用函数的方式就叫做 递归 。
递归的最大深度：997
1、python递归最大层数限制 997
2、最大层数限制是python默认的，可以做修改
3、但是我们不建议你修改
n = 0def f():
global n
n += 1
print(n)
f()
f()
测试递归最大深度
如何修改递归最大深度：
import sys #所有和python相关的设置和方法
sys.setrecursionlimit(10000000)
n = 0def f():
global n
n += 1
print(n)
f()
f()
修改递归最大深度
递归的小实践：
1、猜年龄：
#猜e的年龄#e比d大两岁#d比c大两岁#c比b大两岁#b比a大两岁 #a 40了
# 1.a age(1) = 40# 2.b age(1) + 2# 3.c age(2) + 2# 4.d age(3) + 2# 5.e age(4) + 2
def age(n):
if n == 1:
return 40
else:
ret = age(n-1)
return ret + 2
age(5)
猜年龄
2 、 一个数，除2到不能整除2为止：
#一个数，除2到不能整除2为止（以8为例）def cal(num):
if num % 2 == 0:
num = num // 2
return cal(num)
else:
return num
print(cal(8))
数字整除类1
3、整除类2
#如果一个数 可以整除2 就整除#不能整除就*3+1def func(num):
print(num)
if num == 1:
return
if num %2 == 0:
num = num //2
else:
num = num * 3 + 1
func(num)
func(5)
数字整除类2
递归函数与三级菜单
递归函数实现三级菜单
二、二分查找算法
给你一个数列让你找出其中一个数的位置你怎么找？index？这是python给我们的内置函数。那他内部是怎么实现的呢？现在要求我们自己设计函数来实现这个功能。
数列例如： l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]
l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]
i = 0for num in l:
if num == 66:
print(i)
i+=1
是不是感觉这个函数so easy但是我们所用的方法是循环列表然后一个一个对比。这个方法固然可以可是也只是适用于小的数组。如果这个数列很长里面上万甚至更多，一个一个找效率太低。必须有一个新的算法来解决这个问题。这就引出了今天另一个知识点 二分查找
二分查找算法:
算法：计算的方法
二分查找前提：有序的递增列表
图示：
这就是二分查找算法
简单二分法：
l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88]
def func(l,aim):
mid = (len(l)-1)//2
if l:
if aim > l[mid]:
func(l[mid+1:],aim)
elif aim < l[mid]:
func(l[:mid],aim)
elif aim == l[mid]:
print("bingo",mid)
else:
print(’找不到’)func(l,66)func(l,6)
二分法基础版
二分法升级：
def func(l, aim,start = 0,end = len(l)-1 ):
mid = (start+end)//2
if not l[start:end+1]:
return
elif aim > l[mid]:
return func(l,aim,mid+1,end)
elif aim < l[mid]:
return func(l,aim,start,mid-1)
elif aim == l[mid]:
print("bingo")
return mid
index = func(l,68)
print(index)
二分法查找升级版
小结：
递归解决的问题：
就是通过参数，来控制每一次调用缩小计算的规模
适合的场景：
数据的规模在减小，但是解决问题的思路没有改变
结束递归的标志：return
来源：博客园