python实现斐波那契递归函数的方法

利用python实现的汉诺塔.带有图形演示 复制代码 代码如下: from time import sleep def disp_sym(num, sym):        print(sym*num, end='') #recusiondef hanoi(a, b, c, n, tray_num): if n == 1:  move_tray(a, c)  disp(tray_num)  sleep(0.7) else:  hanoi(a, c, b, n-1, tray_num)  move

本文实例讲述了Python递归遍历列表及输出的实现方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: def dp(s): if isinstance(s,(int,str)): print(s) else: for item in s: dp(item) l=['jack',('tom',23),'rose',(14,55,67)] dp(l) 运行结果如下: jack tom 23 rose 14 55 67 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

本文实例讲述了python二分查找算法的递归实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里先提供一段二分查找的代码: def binarySearch(alist, item): first = 0 last = len(alist)-1 found = False while first<=last and not found: midpoint = (first + last)//2 if alist[midpoint] == item: found = True else: if ite

本文实例讲述了python递归计算N!的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n - 1) 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

在函数内部,可以调用其他函数.如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数. 举个例子,我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n,用函数fact(n)表示,可以看出: fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n 所以,fact(n)可以表示为n x fact(n-1),只有n=1时需要特殊处理. 于是,fact(n)用递归的方式写出来就是: def fact(n):

本文实例讲述了Python实现的递归神经网络.分享给大家供大家参考,具体如下: # Recurrent Neural Networks import copy, numpy as np np.random.seed(0) # compute sigmoid nonlinearity def sigmoid(x): output = 1/(1+np.exp(-x)) return output # convert output of sigmoid function to its derivati

第一种方法:递归 复制代码 代码如下: def perms(elements):    if len(elements) <=1:        yield elements    else:        for perm in perms(elements[1:]):            for i in range(len(elements)):                yield perm[:i] + elements[0:1] + perm[i:] for item in li

本文实例讲述了Python通过递归遍历出集合中所有元素的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 复制代码 代码如下: '''''通过递归遍历出集合中的所有元素 Created on 2013-9-29 @author: L.Eric '''  def print_List(list_nums):      for each_item in list_nums :           if isinstance(each_item,list):              print_Lis

本文实例讲述了python中尾递归用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 如果一个函数中所有递归形式的调用都出现在函数的末尾,我们称这个递归函数是尾递归的.当递归调用是整个函数体中最后执行的语句且它的返回值不属于表达式的一部分时,这个递归调用就是尾递归.尾递归函数的特点是在回归过程中不用做任何操作,这个特性很重要,因为大多数现代的编译器会利用这种特点自动生成优化的代码. 原理: 当编译器检测到一个函数调用是尾递归的时候,它就覆盖当前的活跃记录而不是在栈中去创建一个新的.编译器可以做到这点,因