详解python中的迭代与递归方法
先看下原本的java代码:
public class UpCount { private long calc(int depth) { if (depth == 0) return 1; long cc = calc(depth - 1); return cc + (depth % 7) + ((((cc ^ depth) % 4) == 0) ? 1 : 0); } public static void main(String[] args) { UpCount uc = new UpCount(); System.out.println(uc.calc(11589)); } }
java没怎么玩过,但是这几行代码看过来还是没压力的,快刀斩乱麻改为对于python代码
def calc(depth): if depth == 0: return 1 cc = long(calc(depth-1)) xor_mod = (cc ^ depth)%4 if xor_mod == 0: return cc+(depth%7)+1 else: return cc+(depth%7) number = long(calc(11589)) print number
代码粘上去,F5,出错了
这个版本的代码本来是没有加long的,因为之前一串十几位的整数直接拿来就可以用,所以怀疑跟long是不是有关系
当然啦,事实上这里跟long完全没关系,python支持的整数长度可是非常长的,参考之前写的代码如下:
cimal = 7 original = 28679718602997181072337614380936720482949 array = "" result= "" while original !=0: remainder = original % cimal array += str(remainder) original /= cimal length = len(array) for i in xrange(0,length): result += array[length-1-i] print result
上面这段代码将一串很长的十进制数字转为7进制表示,也可以转为任意进制,换做是8进制和16进制,一个oct(),hex()就搞定了,用辗转相除法来解决吧
因此,可以看出来,出错不在于数的大小,毕竟11589对现在的计算机来说只是小菜,2^16还有65536呢
其实到这里才发现,没有说前面递归报错的真正原因,憔悴了
递归出错的原因是因为python默认的递归限制只有1000次左右,但是这里却要运行10000+,刷了半天:RuntimeError: maximum recursion depth exceeded
于是赶紧查了下,发现可以自己设置递归的限制,见python中递归的最大次数,作为延伸也可以查看官网文档
总的说来就是,为了防止益处和崩溃,python语言默认对次数加了限制,那么我改了这个限制是不是就ok了呢
import sys
# set the maximun depth as 20000
sys.setrecursionlimit(20000)
插入上面代码,果断改20000,这下没这限制应该没问题了,但是结果却大跌眼镜,什么都没输出来,不解了
没有继续查了,问了下小伙伴littlehann,讨论了下, 没有对这个问题深究下去。而是提到递归这种运算在实际应用中的效率,确实除了课本上很少看到使用递归的
本来的目的就只是求值,没想对它深究下去,还是改用迭代吧,虽然没太大印象了,不过一个for语句据可以搞定了
代码如下:
def calc(depth): tmp = 0 result = 1 for i in xrange(0,depth+1): cc = result if (cc ^ i)%4 == 0: tmp = 1 else: tmp = 0 result = result + (i)%7 + tmp return result final = calc(11589) print final
短短几行代码,一下子搞定了。想到上次面试的时候,tx的面试官问我算法,当时提到了用递归实现一个运算,再想想是不是也可以用迭代呢?
时间过去很久了,当时的题目也记不太清楚了,但是今天的教训是:大多数(代码写得少,凭感觉说的估计值)情况下,递归的效率是比较低下的,这一点可以确定,上课的
时候也有讲到过。使用迭代的效率明显要高过递归(迭代的具体概念记不太清楚了),起码用循环,运算几十万次我可以肯定没问题,但是即便我改了递归限制,还是遇到了罢工
最后,再贴出一个python long VS C long long的链接,感兴趣的可以去看看
以上就是详解python中的迭代与递归方法的详细内容,更多请关注其它相关文章!
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