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Python中递归以及递归遍历目录详解

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2021-12-01
目录 递归 递归求和 递归处理非线性循环 花钱递归 递归注意事项 实现Tree命令 总结 递归 递归的概念:函数包含了对自身的调用,那么就是递归 使用的场景:如果你发现你将要做的事
目录
  • 递归
    • 递归求和
    • 递归处理非线性循环
    • 花钱递归
    • 递归注意事项
  • 实现Tree命令
    • 总结

      递归

      递归的概念:函数包含了对自身的调用,那么就是递归

      使用的场景:如果你发现你将要做的事情就是你现在做的,那么用递归

      递归类似循环;在编写或阅读递归时,首先我们关注的是递归的终止条件

      递归求和

      在接触递归之前,我们先来做这么一个问题:如果说,要对一个数字列表求和(或者其他序列)求和,除了我们可以使用内置的sum函数,还有什么办法?

      while循环

      L = [1,2,3,4,5]
      mysum = 0 #保存和的变量
      while L: #将列表最为循环条件
      	mysum += L[0] #每次将列表第一个位置的值加到和中
      	L = L[1:] #去掉列表第一个元素
      

      for循环

      L = [1,2,3,4,5]
      mysum = 0
      for var in L:
      	mysum += var
      

      递归求和

      def mysum(L):
          if not L:
              print ('L is empty')
              return 0
          else:
            	return L[0]+mysum(L[1:])
      # 在返回值中,我们返回了一个函数的调用,并且传递的参数为去掉当前列表第一个元素的新列表
      

      递归处理非线性循环

      递归还可以处理一些非线性循环,而普通的循环是无法处理的;比如这样一个列表对其求和:

      L = [1,[2,[3,4],5],6,[7,8]]
      

      由于这个列表不是一个线性迭代,包含着复杂的元素嵌套,普通的循环语句处理起来将会非常难以控制

      L = [1,[2,[3,4],5],6,[7,8]]
      sum = 0
      def mysum(L):
          global sum
          for var in L:
          	if not isinstance(var,list):   
                  #如果其中元素不为列表类型,则为一个确定的值
                  sum += var
              else:
               	mysum(var)
          return
      

      花钱递归

      思考:假如你有10000块,每天花一半,毛钱直接舍弃,那么这钱可以花几天?

      递归解决:

      def cost(money,day=0):
          if money > 0:
              money = money // 2 #每次花一半
              day += 1 #花完天数+1
              cost(money,day) #开启花钱递归
          else:
              print('一共可以花%d天' % day)
              return #必须要有的一个终止条件
      

      递归注意事项

      Python中,递归的最大上限次数差不多是998次,一个没有终止条件的递归会引发错误(类似一个死循环)

      这是因为递归的每一次函数执行,都会在内存中产生新的函数副本,递归的内存消耗要大于普通循环

      >>> def func():
      ...     return func()
      ...
      >>> func()
      Traceback (most recent call last):
        File "<stdin>", line 1, in <module>
        File "<stdin>", line 2, in func
        File "<stdin>", line 2, in func
        File "<stdin>", line 2, in func
        [Previous line repeated 995 more times]
      RecursionError: maximum recursion depth exceeded
      #这里我们在995次递归之后,达到上线,从而报错
      

      我们也可以手动干预递归的上限,但是这是有风险的,要结合计算机本身内存来考虑

      >>> import sys
      >>> sys.setrecursionlimit(num)
      # num为控制修改的最大递归上限次数
      

      实现Tree命令

      核心思路在于,目录结构的深度及广度是错综复杂的,通过单纯的循环来做判定是一件非常苦难的事情

      而递归恰好适合这样的非线性循环问题,当然也有一些弊端,当目录结构越来越复杂,那么程序的执行效率会越来越差

      import os
      
      def getdir(path, level=0):
          if path == '':
            	path = os.getcwd()  # 获取当前的工作目录
          level += 4
          num = level // 4
          abs_path = os.path.abspath(path)
          for name in os.listdir(path):  # 返回的是一个列表
              format_str = ''
              if os.path.isfile(os.path.join(abs_path, name)):
                  for var in range(num):  # range函数用来控制循环次数
                    	format_str += '_' * 4 + '▕'
                  format_str = format_str[0:-1]
                  format_str += name
                  mystr = format_str.replace('_', ' ', level-4)  # 替换掉level-4个_
          else:
              for var in range(num): # range函数用来控制循环次数
                  format_str += '_' * 4 + '▕' # 输出样式构造
              format_str += name
              mystr = format_str.replace('_',' ',level-4) # 替换掉level-4个_
          print(mystr) # 输出格式字符串
          name = os.path.join(abs_path,name)
          if os.path.isdir(name): # 绝对路径,判断是否是文件夹
      	    getdir(name,level)
      path = input('请输入你要遍历的目录:')
      getdir(path)
      

      总结

      到此这篇关于Python中递归以及递归遍历目录的文章就介绍到这了,更多相关Python递归遍历目录内容请搜索易盾网络以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易盾网络!

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