最近有一位师弟问我,当使用递归函数实现阶乘算法时,随着计算深度的增加会造成Stack溢出。
那我们写一下这个例子:
def factorial(n):
if n<0:
return '负数不可以阶乘'
if n==1 or n==0:
return 1
return n*factorial(n-1)
print(factorial(1000))
返回结果:
RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison
出现这个问题的原因是:
在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出.
[1]解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化,事实上尾递归和循环的效果是一样的,所以,把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。
[2]尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。
上面的factorail(n)函数由于return n * factorail(n - 1)引入了乘法表达式,所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式,需要多一点代码,主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中:
下面我们通过尾递归来优化这个方案:
def factorail(n):
return fact_iter(n, 1)
def fact_iter(num, product):
if num == 1:
return product
return fact_iter(num - 1, num * product)
print(factorial(100))
尾递归调用时,如果做了优化,栈不会增长,因此,无论多少次调用也不会导致栈溢出。
遗憾的是,大多数编程语言没有针对尾递归做优化,Python解释器也没有做优化,所以,即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式,也会导致栈溢出。
用for 循环解决N阶乘算法方案:
#!/usr/bin/python3
# Filename : test.py
# author by : byx54192@gmail.com
num=10000
factorial = 1
# 查看数字是负数,0 或 正数
if num < 0:
print("抱歉,负数没有阶乘")
elif num == 0:
print("0 的阶乘为 1")
else:
for i in range(1,num + 1):
factorial = factorial*i
print("%d 的阶乘为 %d" %(num,factorial))
while 语句实现阶乘算法案例
#!/usr/bin/python3
# Filename : test.py
# author by : byx54192@gmail.com
def fact(num):
result=1
if num < 0:
return("抱歉,负数没有阶乘")
elif num == 0 or num==1:
return(str(num)+" 的阶乘为 1")
while num > 1:
tmp=num*(num-1)
result=result*tmp
num -=2
return result
print(fact(555))
小结:
使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。
针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的,没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。
Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。
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