python海龜畫樹

導入海龜模塊

創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項目包括龍泉驛網(wǎng)站建設(shè)、龍泉驛網(wǎng)站制作、龍泉驛網(wǎng)頁制作以及龍泉驛網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，龍泉驛網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到龍泉驛省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

from turtle import *

基本二叉樹

初始值 ：速度最快，隱藏海龜，設(shè)朝向90度，后退200

speed(0)

seth(90)

pu()

fd(-200)

pd()

ht()

遞歸函數(shù)：多向遞歸

tree(d,n) d樹干長度，n遞歸深度

if n=1:

a=30

de=10

fd(d)

lt(a)

tree(d-de,n-1)

rt(a*2)

tree(d-de,n-1)

lt(a)

fd(-d)

tree(200,5)

隨機值：

import random as rd

隨機分叉角度a a=rd.randint(10,25)

隨機每叉遞減長度d de=rd.randint(5,12)

遞減值：

樹干越來越細

pensize(n//10)

條件值：

葉子變?yōu)榫G色

if n==1:pencolor('green')

else:pencolor('deepgreen')

末端加果實

if n=2:

fd(d)

dot(10,'red')

隨機分叉數(shù)m m=rd.randint(2,4)

Python 實現(xiàn)遞歸

一、使用遞歸的背景

先來看一個??接口結(jié)構(gòu)：

這個孩子，他是一個列表，下面有6個元素

展開children下第一個元素[0]看看：

發(fā)現(xiàn)[0]除了包含一些字段信息，還包含了 children 這個字段（喜當?shù)?，同時這個children下包含了2個元素：

展開他的第一個元素，不出所料，也含有children字段（人均有娃）

可以理解為children是個對象，他包含了一些屬性，特別的是其中有一個屬性與父級children是一模一樣的，他包含父級children所有的屬性。

比如每個children都包含了一個name字段，我們要拿到所有children里name字段的值，這時候就要用到遞歸啦～

二、find_children.py

拆分理解：

1.首先import requests庫，用它請求并獲取接口返回的數(shù)據(jù)

2.若children以上還有很多層級，可以縮小數(shù)據(jù)范圍，定位到children的上一層級

3.來看看定義的函數(shù)

我們的函數(shù)調(diào)用：find_children(node_f, 'children')

其中，node_f：json字段

??? children：遞歸對象

?以下這段是實現(xiàn)遞歸的核心：

?? if items['children']:

?items['children']不為None，表示該元素下的children字段還有子類數(shù)據(jù)值，此時滿足if條件，可理解為 if 1。

?items['children']為None，表示該元素下children值為None，沒有后續(xù)可遞歸值，此時不滿足if條件，可理解為 if 0，不會再執(zhí)行if下的語句（不會再遞歸）。

至此，每一層級中children的name以及下一層級children的name就都取出來了

希望到這里能幫助大家理解遞歸的思路，以后根據(jù)這個模板直接套用就行

（晚安啦～）

源碼參考：

Python3：怎么通過遞歸函數(shù)

函數(shù)的遞歸調(diào)用

遞歸問題是一個說簡單也簡單，說難也有點難理解的問題.我想非常有必要對其做一個總結(jié).

首先理解一下遞歸的定義，遞歸就是直接或間接的調(diào)用自身.而至于什么時候要用到遞歸，遞歸和非遞歸又有那些區(qū)別？又是一個不太容易掌握的問題，更難的是對于遞歸調(diào)用的理解.下面我們就從程序+圖形的角度對遞歸做一個全面的闡述.

我們從常見到的遞歸問題開始:

1 階層函數(shù)

#include iostream

using namespace std;

int factorial(int n)

{

if (n == 0)

{

return 1;

}

else

{

int result = factorial(n-1);

return n * result;

}

}

int main()

{

int x = factorial(3);

cout x endl;

return 0;

}

這是一個遞歸求階層函數(shù)的實現(xiàn)。很多朋友只是知道該這么實現(xiàn)的，也清楚它是通過不斷的遞歸調(diào)用求出的結(jié)果.但他們有些不清楚中間發(fā)生了些什么.下面我們用圖對此做一個清楚的流程:

根據(jù)上面這個圖，大家可以很清楚的看出來這個函數(shù)的執(zhí)行流程。我們的階層函數(shù)factorial被調(diào)用了4次.并且我們可以看出在調(diào)用后面的調(diào)用中，前面的調(diào)用并不退出。他們同時存在內(nèi)存中?？梢娺@是一件很浪費資源的事情。我們該次的參數(shù)是3.如果我們傳遞10000呢。那結(jié)果就可想而知了.肯定是溢出了.就用int型來接收結(jié)果別說10000，100就會產(chǎn)生溢出.即使不溢出我想那肯定也是見很浪費資源的事情.我們可以做一個粗略的估計:每次函數(shù)調(diào)用就單變量所需的內(nèi)存為:兩個int型變量.n和result.在32位機器上占8B.那么10000就需要10001次函數(shù)調(diào)用.共需10001*8/1024 = 78KB.這只是變量所需的內(nèi)存空間.其它的函數(shù)調(diào)用時函數(shù)入口地址等仍也需要占用內(nèi)存空間?？梢娺f歸調(diào)用產(chǎn)生了一個不小的開銷.

2 斐波那契數(shù)列

int Fib(int n)

{

if (n = 1)

{

return n;

}

else

{

return Fib(n-1) + Fib(n-2);

}

}

這個函數(shù)遞歸與上面的那個有些不同.每次調(diào)用函數(shù)都會引起另外兩次的調(diào)用.最后將結(jié)果逐級返回.

我們可以看出這個遞歸函數(shù)同樣在調(diào)用后買的函數(shù)時，前面的不退出而是在等待后面的結(jié)果，最后求出總結(jié)果。這就是遞歸.

3

#include iostream

using namespace std;

void recursiveFunction1(int num)

{

if (num 5)

{

cout num endl;

recursiveFunction1(num+1);

}

}

void recursiveFunction2(int num)

{

if (num 5)

{

recursiveFunction2(num+1);

cout num endl;

}

}

int main()

{

recursiveFunction1(0);

recursiveFunction2(0);

return 0;

}

運行結(jié)果:

1

2

3

4

4

3

2

1

該程序中有兩個遞歸函數(shù)。傳遞同樣的參數(shù)，但他們的輸出結(jié)果剛好相反。理解這兩個函數(shù)的調(diào)用過程可以很好的幫助我們理解遞歸:

我想能夠把上面三個函數(shù)的遞歸調(diào)用過程理解了，你已經(jīng)把遞歸調(diào)用理解的差不多了.并且從上面的遞歸調(diào)用中我們可以總結(jié)出遞歸的一個規(guī)律：他是逐級的調(diào)用，而在函數(shù)結(jié)束的時候是從最后面往前反序的結(jié)束.這種方式是很占用資源，也很費時的。但是有的時候使用遞歸寫出來的程序很容易理解，很易讀.

為什么使用遞歸:

1 有時候使用遞歸寫出來的程序很容易理解，很易讀.

2 有些問題只有遞歸能夠解決.非遞歸的方法無法實現(xiàn).如:漢諾塔.

遞歸的條件:

并不是說所有的問題都可以使用遞歸解決，他必須的滿足一定的條件。即有一個出口點.也就是說當滿足一定條件時，程序可以結(jié)束，從而完成遞歸調(diào)用，否則就陷入了無限的遞歸調(diào)用之中了.并且這個條件還要是可達到的.

遞歸有哪些優(yōu)點:

易讀，容易理解，代碼一般比較短.

遞歸有哪些缺點:

占用內(nèi)存資源多，費時，效率低下.

因此在我們寫程序的時候不要輕易的使用遞歸，雖然他有他的優(yōu)點，但是我們要在易讀性和空間，效率上多做權(quán)衡.一般情況下我們還是使用非遞歸的方法解決問題.若一個算法非遞歸解法非常難于理解。我們使用遞歸也未嘗不可.如:二叉樹的遍歷算法.非遞歸的算法很難與理解.而相比遞歸算法就容易理解很多.

對于遞歸調(diào)用的問題，我們在前一段時間寫圖形學程序時，其中有一個四連同填充算法就是使用遞歸的方法。結(jié)果當要填充的圖形稍微大一些時，程序就自動關(guān)閉了.這不是一個人的問題，所有人寫出來的都是這個問題.當時我們給與的解釋就是堆棧溢出。就多次遞歸調(diào)用占用太多的內(nèi)存資源致使堆棧溢出，程序沒有內(nèi)存資源執(zhí)行下去，從而被操作系統(tǒng)強制關(guān)閉了.這是一個真真切切的例子。所以我們在使用遞歸的時候需要權(quán)衡再三.

分享題目：python遞歸函數(shù)樹 遞歸函數(shù) Python
URL標題：http://www.rwnh.cn/article8/hicgip.html

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