2018-10-08

遞歸函數(shù)

在函數(shù)內(nèi)部灿渴,可以調(diào)用其他函數(shù)洛波。如果一個函數(shù)在內(nèi)部調(diào)用自身本身,這個函數(shù)就是遞歸函數(shù)骚露。

??:

計算?階乘 n蹬挤!=1 x 2 x 3 x ... x n?

用函數(shù) fact?(n)表達

fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact?(n-1)??x n

??優(yōu)點:

定義簡單,?邏輯清晰棘幸。?理論上所有的遞歸函數(shù)都可以寫成循環(huán)的方式焰扳,但循環(huán)邏輯不如遞歸清晰。

??缺點:

過深的調(diào)用會導(dǎo)致棧溢出误续。

?? 使用遞歸函數(shù)需要注意防止棧溢出吨悍。在計算機中,函數(shù)調(diào)用是通過棧(stack)這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)的蹋嵌,每當(dāng)進入一個函數(shù)調(diào)用育瓜,棧就會加一層棧幀,每當(dāng)函數(shù)返回栽烂,棧就會減一層棧幀躏仇。由于棧的大小不是無限的,所以愕鼓,遞歸調(diào)用的次數(shù)過多钙态,會導(dǎo)致棧溢出

解決遞歸調(diào)用棧溢出的方法就是涌過?尾遞歸優(yōu)化?,?事實上尾遞歸 和循環(huán)效果是一樣的菇晃,?所以 吧循環(huán)看成一種特殊的尾遞歸函數(shù)也可以册倒。

尾遞歸是指,?在函數(shù)返回的時候磺送,調(diào)用本身驻子,?并且灿意,?return 語句不能包含表達式。?這樣編譯器就可以將 尾遞歸做優(yōu)化崇呵,?是遞歸本身無論調(diào)用多少次 都使用一個棧幀缤剧,?不會出翔幀溢出的情況。

針對尾遞歸優(yōu)化的語言可以通過尾遞歸防止棧溢出域慷。尾遞歸事實上和循環(huán)是等價的荒辕,沒有循環(huán)語句的編程語言只能通過尾遞歸實現(xiàn)循環(huán)。

Python?標(biāo)準(zhǔn)的解釋器沒有針對尾遞歸做優(yōu)化犹褒,任何遞歸函數(shù)都存在棧溢出的問題抵窒。

?IO?編程

由于程序和運行時數(shù)據(jù)是在內(nèi)存中駐留,由?CPU?這個超快的計算核心來執(zhí)行叠骑,涉及到數(shù)據(jù)交換的地方李皇,通常是磁盤、網(wǎng)絡(luò)等宙枷,就需要?IO?接口掉房。

有兩種?IO?模式 ??

??同步?IO?與 異步?IO?

??第一種是CPU等著,也就是程序暫停執(zhí)行后續(xù)代碼慰丛,等100M的數(shù)據(jù)在10秒后寫入磁盤卓囚,再接著往下執(zhí)行,這種模式稱為同步IO诅病;

??另一種方法是CPU不等待捍岳,只是告訴磁盤,“您老慢慢寫睬隶,不著急锣夹,我接著干別的事去了”,于是苏潜,后續(xù)代碼可以立刻接著執(zhí)行银萍,這種模式稱為異步IO。

使用異步IO來編寫程序性能會遠遠高于同步IO恤左,但是異步IO的缺點是編程模型復(fù)雜贴唇。

文件的讀寫

讀文件模式打開文件對象?使用 python 內(nèi)置 open?()?函數(shù) 傳入文件名和 標(biāo)識符即可

打開后,?調(diào)用 read()方法可以一次性讀取文件全部內(nèi)容飞袋,?python 會把內(nèi)容讀到內(nèi)存戳气,?用一個 str 對象表示:

???由于文件讀寫時都有可能產(chǎn)生IOError,一旦出錯巧鸭,后面的f.close()就不會調(diào)用瓶您。所以,為了保證無論是否出錯都能正確地關(guān)閉文件,我們可以使用try ... finally來實現(xiàn):

最后?調(diào)用 close?()?關(guān)閉文件?「因為文件對象會占用操作系的資源呀袱,?并且操作系統(tǒng)統(tǒng)一時間可以打開文件的數(shù)量也是有限的」

由于一直調(diào)用太頻繁 所以 python 引入了 with 語句 來自動幫助?調(diào)用 close?方法

調(diào)用?read?(?)?會一次性讀取文件的全部內(nèi)容贸毕,如果文件有?10G,內(nèi)存就爆了夜赵,所以明棍,要保險起見,可以反復(fù)調(diào)用?read?(?size?)?方法寇僧,每次最多讀取?size?個字節(jié)的內(nèi)容摊腋。另外,調(diào)用?readline(?)?可以每次讀取一行內(nèi)容嘁傀,調(diào)用?readlines?(?)?一次讀取所有內(nèi)容并按行返回?list歌豺。因此,要根據(jù)需要決定怎么調(diào)用心包。

?? 如果文件很小,read?(?)?一次性讀取最方便馒铃;如果不能確定文件大小蟹腾,反復(fù)調(diào)用?read?(size)?比較保險;如果是配置文件区宇,調(diào)用?readlines(?)?最方便

file-like Object

像?open(?)?函數(shù)返回的這種有個?read(?)?方法的對象娃殖,在?Python?中統(tǒng)稱為?file-like Object。除了?file外议谷,還可以是內(nèi)存的字節(jié)流炉爆,網(wǎng)絡(luò)流,自定義流等等卧晓。file-like Objec?t不要求從特定類繼承芬首,只要寫個read(?)?方法就行。

StringIO?就是在內(nèi)存中創(chuàng)建的?file-like Object逼裆,常用作臨時緩沖郁稍。

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市胜宇,隨后出現(xiàn)的幾起案子耀怜,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖桐愉,帶你破解...
    沈念sama閱讀 218,755評論 6 507
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件财破,死亡現(xiàn)場離奇詭異,居然都是意外死亡从诲,警方通過查閱死者的電腦和手機左痢,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 93,305評論 3 395
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人抖锥,你說我怎么就攤上這事亿眠。” “怎么了磅废?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 165,138評論 0 355
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵纳像,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我拯勉,道長竟趾,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,791評論 1 295
  • 正文 為了忘掉前任宫峦,我火速辦了婚禮岔帽,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘导绷。我一直安慰自己犀勒,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點故事閱讀 67,794評論 6 392
  • 文/花漫 我一把揭開白布妥曲。 她就那樣靜靜地躺著贾费,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪檐盟。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上褂萧,一...
    開封第一講書人閱讀 51,631評論 1 305
  • 那天,我揣著相機與錄音葵萎,去河邊找鬼导犹。 笑死,一個胖子當(dāng)著我的面吹牛羡忘,可吹牛的內(nèi)容都是我干的谎痢。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 40,362評論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼卷雕,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼舶得!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起爽蝴,我...
    開封第一講書人閱讀 39,264評論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤沐批,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后蝎亚,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體九孩,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,724評論 1 315
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 37,900評論 3 336
  • 正文 我和宋清朗相戀三年发框,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了躺彬。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 40,040評論 1 350
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖宪拥,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出仿野,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤她君,帶...
    沈念sama閱讀 35,742評論 5 346
  • 正文 年R本政府宣布脚作,位于F島的核電站,受9級特大地震影響缔刹,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏球涛。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 41,364評論 3 330
  • 文/蒙蒙 一校镐、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望亿扁。 院中可真熱鬧,春花似錦鸟廓、人聲如沸从祝。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,944評論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽牍陌。三九已至,卻和暖如春煌张,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背退客。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,060評論 1 270
  • 我被黑心中介騙來泰國打工骏融, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人萌狂。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 48,247評論 3 371
  • 正文 我出身青樓档玻,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親茫藏。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子误趴,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點故事閱讀 44,979評論 2 355

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容