Python——廖雪峰老師的教程筆記(第二章
第二章 函數
1、調用函數
Python內置了很多有用的函數,我們可以直接調用。
要調用一個函數,需要知道函數的名稱和參數,比如求絕對值的函數abs
,只有一個參數。可以直接從Python的官方網站查看文檔:
http://docs.python.org/3/library/functions.html#abs
也可以在互動式命令行通過help(abs)
查看abs
函數的幫助信息。
調用abs
函數:
>>> abs(100)100>>> abs(-20)20>>> abs(12.34)12.34
調用函數的時候,如果傳入的參數數量不對,會報TypeError
的錯誤,並且Python會明確地告訴你:abs()
有且僅有1個參數,但給出了兩個:
>>> abs(1, 2)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)
如果傳入的參數數量是對的,但參數類型不能被函數所接受,也會報TypeError
的錯誤,並且給出錯誤信息:str
是錯誤的參數類型:
>>> abs(a)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: bad operand type for abs(): str
而max
函數max()
可以接收任意多個參數,並返回最大的那個:
>>> max(1, 2)2>>> max(2, 3, 1, -5)3
數據類型轉換
Python內置的常用函數還包括數據類型轉換函數,比如int()
函數可以把其他數據類型轉換為整數:
>>> int(123)123>>> int(12.34)12>>> float(12.34)12.34>>> str(1.23)1.23>>> str(100)100>>> bool(1)True>>> bool()False
函數名其實就是指向一個函數對象的引用,完全可以把函數名賦給一個變數,相當於給這個函數起了一個「別名」:
>>> a = abs # 變數a指向abs函數>>> a(-1) # 所以也可以通過a調用abs函數1
練習
請利用Python內置的hex()
函數把一個整數轉換成十六進位表示的字元串:
# -*- coding: utf-8 -*-n1 = 255n2 = 1000
小結
調用Python的函數,需要根據函數定義,傳入正確的參數。如果函數調用出錯,一定要學會看錯誤信息,所以英文很重要!
2、定義函數
在Python中,定義一個函數要使用def
語句,依次寫出函數名、括弧、括弧中的參數和冒號:
,然後,在縮進塊中編寫函數體,函數的返回值用return
語句返回。
我們以自定義一個求絕對值的my_abs
函數為例:
# -*- coding: utf-8 -*-print(my_abs(-99))
請自行測試並調用my_abs
看看返回結果是否正確。
請注意,函數體內部的語句在執行時,一旦執行到return
時,函數就執行完畢,並將結果返回。因此,函數內部通過條件判斷和循環可以實現非常複雜的邏輯。
如果沒有return
語句,函數執行完畢後也會返回結果,只是結果為None
。return None
可以簡寫為return
。
在Python交互環境中定義函數時,注意Python會出現...
的提示。函數定義結束後需要按兩次回車重新回到>>>
提示符下:
┌────────────────────────────────────────────────────────┐│Command Prompt - python - □ x │├────────────────────────────────────────────────────────┤│>>> def my_abs(x): ││... if x >= 0: ││... return x ││... else: ││... return -x ││... ││>>> my_abs(-9) ││9 ││>>> _ ││ │└────────────────────────────────────────────────────────┘
如果你已經把my_abs()
的函數定義保存為abstest.py
文件了,那麼,可以在該文件的當前目錄下啟動Python解釋器,用from abstest import my_abs
來導入my_abs()
函數,注意abstest
是文件名(不含.py
擴展名):
┌────────────────────────────────────────────────────────┐│Command Prompt - python - □ x │├────────────────────────────────────────────────────────┤│>>> from abstest import my_abs ││>>> my_abs(-9) ││9 │└────────────────────────────────────────────────────────┘
import
的用法在後續模塊一節中會詳細介紹。
空函數
如果想定義一個什麼事也不做的空函數,可以用pass
語句:
def nop(): pass
pass
語句什麼都不做,那有什麼用?實際上pass
可以用來作為佔位符,比如現在還沒想好怎麼寫函數的代碼,就可以先放一個pass
,讓代碼能運行起來。
pass
還可以用在其他語句里,比如:
if age >= 18: pass
缺少了pass
,代碼運行就會有語法錯誤。
參數檢查
調用函數時,如果參數個數不對,Python解釋器會自動檢查出來,並拋出TypeError
:
>>> my_abs(1, 2)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: my_abs() takes 1 positional argument but 2 were given
但是如果參數類型不對,Python解釋器就無法幫我們檢查。試試my_abs
和內置函數abs
的差別:
>>> my_abs(A)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 2, in my_absTypeError: unorderable types: str() >= int()>>> abs(A)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: bad operand type for abs(): str
當傳入了不恰當的參數時,內置函數abs
會檢查出參數錯誤,而我們定義的my_abs
沒有參數檢查,會導致if
語句出錯,出錯信息和abs
不一樣。所以,這個函數定義不夠完善。
讓我們修改一下my_abs
的定義,對參數類型做檢查,只允許整數和浮點數類型的參數。數據類型檢查可以用內置函數isinstance()
實現:
def my_abs(x): if not isinstance(x, (int, float)): raise TypeError(bad operand type) if x >= 0: return x else: return -x
添加了參數檢查後,如果傳入錯誤的參數類型,函數就可以拋出一個錯誤:
>>> my_abs(A)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 3, in my_absTypeError: bad operand type
錯誤和異常處理將在後續講到。
返回多個值
函數可以返回多個值嗎?答案是肯定的。
比如在遊戲中經常需要從一個點移動到另一個點,給出坐標、位移和角度,就可以計算出新的新的坐標:
import mathdef move(x, y, step, angle=0): nx = x + step * math.cos(angle) ny = y - step * math.sin(angle) return nx, ny
import math
語句表示導入math
包,並允許後續代碼引用math
包里的sin
、cos
等函數。
然後,我們就可以同時獲得返回值:
>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)>>> print(x, y)151.96152422706632 70.0
但其實這只是一種假象,Python函數返回的仍然是單一值:
>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)>>> print(r)(151.96152422706632, 70.0)
原來返回值是一個tuple!但是,在語法上,返回一個tuple可以省略括弧,而多個變數可以同時接收一個tuple,按位置賦給對應的值,所以,Python的函數返回多值其實就是返回一個tuple,但寫起來更方便。
小結
定義函數時,需要確定函數名和參數個數;
如果有必要,可以先對參數的數據類型做檢查;
函數體內部可以用return
隨時返回函數結果;
函數執行完畢也沒有return
語句時,自動return None
。
函數可以同時返回多個值,但其實就是一個tuple。
練習
請定義一個函數quadratic(a, b, c)
,接收3個參數,返回一元二次方程:
ax2 + bx + c = 0的兩個解。
提示:計算平方根可以調用math.sqrt()
函數:
import math
def quadratic(a,b,c):
if a == 0:
raise TypeError(a不能為0)
if not isinstance(a,(int,float)) or not isinstance(b,(int,float)) or not isinstance(c,(int,float)):
raise TypeError(Bad operand type)
delta = math.pow(b,2) - 4*a*c
if delta < 0:
return 無實根
x1= (math.sqrt(delta)-b)/(2*a)
x2=-(math.sqrt(delta)+b)/(2*a)
return x1,x2
print(quadratic(2,3,1))
print(quadratic(1,3,-4))
print(quadratic(1,1,1))
# 測試:
print(quadratic(2, 3, 1) =, quadratic(2, 3, 1))print(quadratic(1, 3, -4) =, quadratic(1, 3, -4))
if quadratic(2, 3, 1) != (-0.5, -1.0): print(測試失敗)elif quadratic(1, 3, -4) != (1.0, -4.0): print(測試失敗)else: print(測試成功)3、函數的參數
定義函數的時候,我們把參數的名字和位置確定下來,函數的介面定義就完成了。對於函數的調用者來說,只需要知道如何傳遞正確的參數,以及函數將返回什麼樣的值就夠了,函數內部的複雜邏輯被封裝起來,調用者無需了解。
Python的函數定義非常簡單,但靈活度卻非常大。除了正常定義的必選參數外,還可以使用默認參數、可變參數和關鍵字參數,使得函數定義出來的介面,不但能處理複雜的參數,還可以簡化調用者的代碼。
位置參數
我們先寫一個計算x^2的函數:
def power(x): return x * x
對於power(x)
函數,參數x
就是一個位置參數。
當我們調用power
函數時,必須傳入有且僅有的一個參數x
:
>>> power(5)25>>> power(15)225
現在,如果我們要計算x3怎麼辦?可以再定義一個power3
函數,但是如果要計算x4、x5……怎麼辦?我們不可能定義無限多個函數。
你也許想到了,可以把power(x)
修改為power(x, n)
,用來計算xn,說干就干:
def power(x, n): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s
對於這個修改後的power(x, n)
函數,可以計算任意n次方:
>>> power(5, 2)25>>> power(5, 3)125
修改後的power(x, n)
函數有兩個參數:x
和n
,這兩個參數都是位置參數,調用函數時,傳入的兩個值按照位置順序依次賦給參數x
和n
。
默認參數
新的power(x, n)
函數定義沒有問題,但是,舊的調用代碼失敗了,原因是我們增加了一個參數,導致舊的代碼因為缺少一個參數而無法正常調用:
>>> power(5)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: power() missing 1 required positional argument: n
Python的錯誤信息很明確:調用函數power()
缺少了一個位置參數n
。
這個時候,默認參數就排上用場了。由於我們經常計算x2,所以,完全可以把第二個參數n的默認值設定為2:
def power(x, n=2): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return s
這樣,當我們調用power(5)
時,相當於調用power(5, 2)
:
>>> power(5)25>>> power(5, 2)25
而對於n > 2
的其他情況,就必須明確地傳入n,比如power(5, 3)
。
從上面的例子可以看出,默認參數可以簡化函數的調用。設置默認參數時,有幾點要注意:
一是必選參數在前,默認參數在後,否則Python的解釋器會報錯(思考一下為什麼默認參數不能放在必選參數前面);
二是如何設置默認參數。
當函數有多個參數時,把變化大的參數放前面,變化小的參數放後面。變化小的參數就可以作為默認參數。
使用默認參數有什麼好處?最大的好處是能降低調用函數的難度。
舉個例子,我們寫個一年級小學生註冊的函數,需要傳入name
和gender
兩個參數:
def enroll(name, gender): print(name:, name) print(gender:, gender)
這樣,調用enroll()
函數只需要傳入兩個參數:
>>> enroll(Sarah, F)name: Sarahgender: F
如果要繼續傳入年齡、城市等信息怎麼辦?這樣會使得調用函數的複雜度大大增加。
我們可以把年齡和城市設為默認參數:
def enroll(name, gender, age=6, city=Beijing): print(name:, name) print(gender:, gender) print(age:, age) print(city:, city)
這樣,大多數學生註冊時不需要提供年齡和城市,只提供必須的兩個參數:
>>> enroll(Sarah, F)name: Sarahgender: Fage: 6city: Beijing
只有與默認參數不符的學生才需要提供額外的信息:
enroll(Bob, M, 7)enroll(Adam, M, city=Tianjin)
可見,默認參數降低了函數調用的難度,而一旦需要更複雜的調用時,又可以傳遞更多的參數來實現。無論是簡單調用還是複雜調用,函數只需要定義一個。
有多個默認參數時,調用的時候,既可以按順序提供默認參數,比如調用enroll(Bob, M, 7)
,意思是,除了name
,gender
這兩個參數外,最後1個參數應用在參數age
上,city
參數由於沒有提供,仍然使用默認值。
也可以不按順序提供部分默認參數。當不按順序提供部分默認參數時,需要把參數名寫上。比如調用enroll(Adam, M, city=Tianjin)
,意思是,city
參數用傳進去的值,其他默認參數繼續使用默認值。
默認參數很有用,但使用不當,也會掉坑裡。默認參數有個最大的坑,演示如下:
先定義一個函數,傳入一個list,添加一個END
再返回:
def add_end(L=[]): L.append(END) return L
當你正常調用時,結果似乎不錯:
>>> add_end([1, 2, 3])[1, 2, 3, END]>>> add_end([x, y, z])[x, y, z, END]
當你使用默認參數調用時,一開始結果也是對的:
>>> add_end()[END]
但是,再次調用add_end()
時,結果就不對了:
>>> add_end()[END, END]>>> add_end()[END, END, END]
很多初學者很疑惑,默認參數是[]
,但是函數似乎每次都「記住了」上次添加了END
後的list。
原因解釋如下:
Python函數在定義的時候,默認參數L
的值就被計算出來了,即[]
,因為默認參數L
也是一個變數,它指向對象[]
,每次調用該函數,如果改變了L
的內容,則下次調用時,默認參數的內容就變了,不再是函數定義時的[]
了。
定義默認參數要牢記一點:默認參數必須指向不變對象!
要修改上面的例子,我們可以用None
這個不變對象來實現:
def add_end(L=None): if L is None: L = [] L.append(END) return L
現在,無論調用多少次,都不會有問題:
>>> add_end()[END]>>> add_end()[END]
為什麼要設計str
、None
這樣的不變對象呢?因為不變對象一旦創建,對象內部的數據就不能修改,這樣就減少了由於修改數據導致的錯誤。此外,由於對象不變,多任務環境下同時讀取對象不需要加鎖,同時讀一點問題都沒有。我們在編寫程序時,如果可以設計一個不變對象,那就盡量設計成不變對象。
可變參數
在Python函數中,還可以定義可變參數。顧名思義,可變參數就是傳入的參數個數是可變的,可以是1個、2個到任意個,還可以是0個。
我們以數學題為例子,給定一組數字a,b,c……,請計算a2 + b2 + c2 + ……。
要定義出這個函數,我們必須確定輸入的參數。由於參數個數不確定,我們首先想到可以把a,b,c……作為一個list或tuple傳進來,這樣,函數可以定義如下:
def calc(numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum
但是調用的時候,需要先組裝出一個list或tuple:
>>> calc([1, 2, 3])14>>> calc((1, 3, 5, 7))84
如果利用可變參數,調用函數的方式可以簡化成這樣:
>>> calc(1, 2, 3)14>>> calc(1, 3, 5, 7)84
所以,我們把函數的參數改為可變參數:
def calc(*numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum
定義可變參數和定義一個list或tuple參數相比,僅僅在參數前面加了一個*
號。在函數內部,參數numbers
接收到的是一個tuple,因此,函數代碼完全不變。但是,調用該函數時,可以傳入任意個參數,包括0個參數:
>>> calc(1, 2)5>>> calc()0
如果已經有一個list或者tuple,要調用一個可變參數怎麼辦?可以這樣做:
>>> nums = [1, 2, 3]>>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])14
這種寫法當然是可行的,問題是太繁瑣,所以Python允許你在list或tuple前面加一個*
號,把list或tuple的元素變成可變參數傳進去:
>>> nums = [1, 2, 3]>>> calc(*nums)14
*nums
表示把nums
這個list的所有元素作為可變參數傳進去。這種寫法相當有用,而且很常見。
關鍵字參數
可變參數允許你傳入0個或任意個參數,這些可變參數在函數調用時自動組裝為一個tuple。而關鍵字參數允許你傳入0個或任意個含參數名的參數,這些關鍵字參數在函數內部自動組裝為一個dict。請看示例:
def person(name, age, **kw): print(name:, name, age:, age, other:, kw)
函數person
除了必選參數name
和age
外,還接受關鍵字參數kw
。在調用該函數時,可以只傳入必選參數:
>>> person(Michael, 30)name: Michael age: 30 other: {}
也可以傳入任意個數的關鍵字參數:
>>> person(Bob, 35, city=Beijing)name: Bob age: 35 other: {city: Beijing}>>> person(Adam, 45, gender=M, job=Engineer)name: Adam age: 45 other: {gender: M, job: Engineer}
關鍵字參數有什麼用?它可以擴展函數的功能。比如,在person
函數里,我們保證能接收到name
和age
這兩個參數,但是,如果調用者願意提供更多的參數,我們也能收到。試想你正在做一個用戶註冊的功能,除了用戶名和年齡是必填項外,其他都是可選項,利用關鍵字參數來定義這個函數就能滿足註冊的需求。
和可變參數類似,也可以先組裝出一個dict,然後,把該dict轉換為關鍵字參數傳進去:
>>> extra = {city: Beijing, job: Engineer}>>> person(Jack, 24, city=extra[city], job=extra[job])name: Jack age: 24 other: {city: Beijing, job: Engineer}
當然,上面複雜的調用可以用簡化的寫法:
>>> extra = {city: Beijing, job: Engineer}>>> person(Jack, 24, **extra)name: Jack age: 24 other: {city: Beijing, job: Engineer}
**extra
表示把extra
這個dict的所有key-value用關鍵字參數傳入到函數的**kw
參數,kw
將獲得一個dict,注意kw
獲得的dict是extra
的一份拷貝,對kw
的改動不會影響到函數外的extra
命名關鍵字參數
對於關鍵字參數,函數的調用者可以傳入任意不受限制的關鍵字參數。至於到底傳入了哪些,就需要在函數內部通過kw
檢查。
仍以person()
函數為例,我們希望檢查是否有city
和job
參數:
def person(name, age, **kw): if city in kw: # 有city參數 pass if job in kw: # 有job參數 pass print(name:, name, age:, age, other:, kw)
但是調用者仍可以傳入不受限制的關鍵字參數:
>>> person(Jack, 24, city=Beijing, addr=Chaoyang, zipcode=123456)
如果要限制關鍵字參數的名字,就可以用命名關鍵字參數,例如,只接收city
和job
作為關鍵字參數。這種方式定義的函數如下:
def person(name, age, *, city, job): print(name, age, city, job)
和關鍵字參數**kw
不同,命名關鍵字參數需要一個特殊分隔符*
,*
後面的參數被視為命名關鍵字參數。
調用方式如下:
>>> person(Jack, 24, city=Beijing, job=Engineer)Jack 24 Beijing Engineer
如果函數定義中已經有了一個可變參數,後面跟著的命名關鍵字參數就不再需要一個特殊分隔符*
了:
def person(name, age, *args, city, job): print(name, age, args, city, job)
命名關鍵字參數必須傳入參數名,這和位置參數不同。如果沒有傳入參數名,調用將報錯:
>>> person(Jack, 24, Beijing, Engineer)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: person() takes 2 positional arguments but 4 were given
由於調用時缺少參數名city
和job
,Python解釋器把這4個參數均視為位置參數,但person()
函數僅接受2個位置參數。
命名關鍵字參數可以有預設值,從而簡化調用:
def person(name, age, *, city=Beijing, job): print(name, age, city, job)
由於命名關鍵字參數city
具有默認值,調用時,可不傳入city
參數:
>>> person(Jack, 24, job=Engineer)Jack 24 Beijing Engineer
使用命名關鍵字參數時,要特別注意,如果沒有可變參數,就必須加一個*
作為特殊分隔符。如果缺少*
,Python解釋器將無法識別位置參數和命名關鍵字參數:
def person(name, age, city, job): # 缺少 *,city和job被視為位置參數 pass
參數組合
在Python中定義函數,可以用必選參數、默認參數、可變參數、關鍵字參數和命名關鍵字參數,這5種參數都可以組合使用。但是請注意,參數定義的順序必須是:必選參數、默認參數、可變參數、命名關鍵字參數和關鍵字參數。
比如定義一個函數,包含上述若干種參數:
def f1(a, b, c=0, *args, **kw): print(a =, a, b =, b, c =, c, args =, args, kw =, kw)def f2(a, b, c=0, *, d, **kw): print(a =, a, b =, b, c =, c, d =, d, kw =, kw)
在函數調用的時候,Python解釋器自動按照參數位置和參數名把對應的參數傳進去。
>>> f1(1, 2)a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}>>> f1(1, 2, c=3)a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}>>> f1(1, 2, 3, a, b)a = 1 b = 2 c = 3 args = (a, b) kw = {}>>> f1(1, 2, 3, a, b, x=99)a = 1 b = 2 c = 3 args = (a, b) kw = {x: 99}>>> f2(1, 2, d=99, ext=None)a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {ext: None}
最神奇的是通過一個tuple和dict,你也可以調用上述函數:
>>> args = (1, 2, 3, 4)>>> kw = {d: 99, x: #}>>> f1(*args, **kw)a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {d: 99, x: #}>>> args = (1, 2, 3)>>> kw = {d: 88, x: #}>>> f2(*args, **kw)a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {x: #}
所以,對於任意函數,都可以通過類似func(*args, **kw)
的形式調用它,無論它的參數是如何定義的。
雖然可以組合多達5種參數,但不要同時使用太多的組合,否則函數介面的可理解性很差。
練習
以下函數允許計算兩個數的乘積,請稍加改造,變成可接收一個或多個數並計算乘積:
# -*- coding: utf-8 -*-# 測試print(product(5) =, product(5))print(product(5, 6) =, product(5, 6))print(product(5, 6, 7) =, product(5, 6, 7))print(product(5, 6, 7, 9) =, product(5, 6, 7, 9))if product(5) != 5: print(測試失敗!)elif product(5, 6) != 30: print(測試失敗!)elif product(5, 6, 7) != 210: print(測試失敗!)elif product(5, 6, 7, 9) != 1890: print(測試失敗!)else: try: product() print(測試失敗!) except TypeError: print(測試成功!)
小結
Python的函數具有非常靈活的參數形態,既可以實現簡單的調用,又可以傳入非常複雜的參數。
默認參數一定要用不可變對象,如果是可變對象,程序運行時會有邏輯錯誤!
要注意定義可變參數和關鍵字參數的語法:
*args
是可變參數,args接收的是一個tuple;
**kw
是關鍵字參數,kw接收的是一個dict。
以及調用函數時如何傳入可變參數和關鍵字參數的語法:
可變參數既可以直接傳入:func(1, 2, 3)
,又可以先組裝list或tuple,再通過*args
傳入:func(*(1, 2, 3))
;
關鍵字參數既可以直接傳入:func(a=1, b=2)
,又可以先組裝dict,再通過**kw
傳入:func(**{a: 1, b: 2})
。
使用*args
和**kw
是Python的習慣寫法,當然也可以用其他參數名,但最好使用習慣用法。
命名的關鍵字參數是為了限制調用者可以傳入的參數名,同時可以提供默認值。
定義命名的關鍵字參數在沒有可變參數的情況下不要忘了寫分隔符*
,否則定義的將是位置參數。
4、遞歸函數
在函數內部,可以調用其他函數。如果一個函數在內部調用自身本身,這個函數就是遞歸函數。
舉個例子,我們來計算階乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n
,用函數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)
可以表示為n x fact(n-1)
,只有n=1時需要特殊處理。
於是,fact(n)
用遞歸的方式寫出來就是:
def fact(n): if n==1: return 1 return n * fact(n - 1)
上面就是一個遞歸函數。可以試試:
>>> fact(1)1>>> fact(5)120>>> fact(100)93326215443944152681699238856266700490715968264381621468592963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000
如果我們計算fact(5)
,可以根據函數定義看到計算過程如下:
===> fact(5)===> 5 * fact(4)===> 5 * (4 * fact(3))===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))===> 5 * (4 * (3 * 2))===> 5 * (4 * 6)===> 5 * 24===> 120
遞歸函數的優點是定義簡單,邏輯清晰。理論上,所有的遞歸函數都可以寫成循環的方式,但循環的邏輯不如遞歸清晰。
使用遞歸函數需要注意防止棧溢出。在計算機中,函數調用是通過棧(stack)這種數據結構實現的,每當進入一個函數調用,棧就會加一層棧幀,每當函數返回,棧就會減一層棧幀。由於棧的大小不是無限的,所以,遞歸調用的次數過多,會導致棧溢出。可以試試fact(1000)
:
>>> fact(1000)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 4, in fact ... File "<stdin>", line 4, in factRuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison
解決遞歸調用棧溢出的方法是通過尾遞歸優化,事實上尾遞歸和循環的效果是一樣的,所以,把循環看成是一種特殊的尾遞歸函數也是可以的。
尾遞歸是指,在函數返回的時候,調用自身本身,並且,return語句不能包含表達式。這樣,編譯器或者解釋器就可以把尾遞歸做優化,使遞歸本身無論調用多少次,都只佔用一個棧幀,不會出現棧溢出的情況。
上面的fact(n)
函數由於return n * fact(n - 1)
引入了乘法表達式,所以就不是尾遞歸了。要改成尾遞歸方式,需要多一點代碼,主要是要把每一步的乘積傳入到遞歸函數中:
def fact(n): return fact_iter(n, 1)def fact_iter(num, product): if num == 1: return product return fact_iter(num - 1, num * product)
可以看到,return fact_iter(num - 1, num * product)
僅返回遞歸函數本身,num - 1
和num * product
在函數調用前就會被計算,不影響函數調用。
fact(5)
對應的fact_iter(5, 1)
的調用如下:
===> fact_iter(5, 1)===> fact_iter(4, 5)===> fact_iter(3, 20)===> fact_iter(2, 60)===> fact_iter(1, 120)===> 120
尾遞歸調用時,如果做了優化,棧不會增長,因此,無論多少次調用也不會導致棧溢出。
遺憾的是,大多數編程語言沒有針對尾遞歸做優化,Python解釋器也沒有做優化,所以,即使把上面的fact(n)
函數改成尾遞歸方式,也會導致棧溢出。
小結
使用遞歸函數的優點是邏輯簡單清晰,缺點是過深的調用會導致棧溢出。
針對尾遞歸優化的語言可以通過尾遞歸防止棧溢出。尾遞歸事實上和循環是等價的,沒有循環語句的編程語言只能通過尾遞歸實現循環。
Python標準的解釋器沒有針對尾遞歸做優化,任何遞歸函數都存在棧溢出的問題。
練習
漢諾塔的移動可以用遞歸函數非常簡單地實現。
請編寫move(n, a, b, c)
函數,它接收參數n
,表示3個柱子A、B、C中第1個柱子A的盤子數量,然後列印出把所有盤子從A藉助B移動到C的方法,例如:
# -*- coding: utf-8 -*-def move(n, a, b, c):
# 期待輸出:# A --> C# A --> B# C --> B# A --> C# B --> A# B --> C# A --> Cmove(3, A, B, C)
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