python递归函数 英文的Recursion从词源上分析只是"re- (again)" + "curs- (come, happen)" 也就是重复发生,再次重现的意思。 而对应的中文翻译 ”递归“ 却表达了两个意思:”递“+”归“。 这两个意思,正是递归思想的精华所在。从这层次上来看,中文翻译反而更达意。
今天写了一个Python脚本,运行过后发现提示RecursionError: maximum recursion depth exceeded
python3.5.4 递归函数最恶心的时候莫非栈溢出(Stack overflow)。
一个函数在执行过程中一次或多次调用其本身便是递归,就像是俄罗斯套娃一样,一个娃娃里包含另一个娃娃。
1. 报错 RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 2. 报错截图 📷 3. 报错场景 使用分治算法解决【找数组的最大值和最小值】问题,使用递归导致的报错! 4. 错误原因 Python 默认递归调用深度为1000(即最多递归调用1000次),而程序在运行过程中超过最大的递归深度。 5. 为什么最大递归深度要有限制呢? 本质上讲,在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数
今天来接触下专业术语——深度优先搜索算法(英语:Depth-First-Search,DFS)
Given a binary tree, find its maximum depth.
在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。
题外话:由于递归深度可控,一般写类似递归的方法时尽量使用迭代器,例如Fibonacci数列,在python高级中我会把迭代器实现Fibonacci数列的方法贴出来,而不是用递归。 递归深度尽量不去修改,用起来也会很绕。下面我贴出来如何测试出本机递归深度: def func(num): if num == 1: return 1 else: return num * func(num-1) print(func(998)) # 这台机子的递归最大深度
在讲今天的内容之前,我们先来讲一个故事,讲的什么呢?从前有座山,山里有座庙,庙里有个老和尚讲故事,讲的什么呢?从前有座山,山里有座庙,庙里有个老和尚讲故事,讲的什么呢?从前有座山,山里有座庙,庙里有个老和尚讲故事,讲的什么呢?从前有座山,山里有座庙,庙里有个老和尚讲故事,讲的什么呢……这个故事你们不喊停我能讲一天!我们说,生活中的例子也能被写成程序,刚刚这个故事,让你们写,你们怎么写呀?
return np.power(-1,n)*(1.0/(2*n+1))+getPi(n-1)
Python的浅拷贝和深拷贝的区别,相信你已经非常熟悉了,浅拷贝就是对原对象重新申请一个内存空间,但原对象的子对象如果是可变对象,仍然是存在引用关系的;深拷贝也是重新申请内存空间,以递归的方式,通过创建新的子对象拷贝到新对象中,无论是原对象还是其子对象都是彼此独立的,新对象和原对象没有任何关联。
998是python为了我们程序的内存优化所设定的一个默认值,我们当然还可以通过一些手段去修改它
正如你们刚刚看到的,递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去。但是我们之前已经说过关于函数调用的问题,每一次函数调用都会产生一个属于它自己的名称空间,如果一直调用下去,就会造成名称空间占用太多内存的问题,于是python为了杜绝此类现象,强制的将递归层数控制在了997(只要997!你买不了吃亏,买不了上当...).
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 递归神经网络 在传统神经网络中,模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻,每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说,我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类,如果我们知道电影前面的事件信息,那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上,传统神经网络没有记忆功能,所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息,那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢?答案就是Recurrent
树的最大深度和最小深度是树结构中的两个关键指标,它们分别表示树的从根节点到最深叶子节点的最大路径长度和最小路径长度。在本文中,我们将深入讨论如何计算树的最大深度和最小深度,并提供Python代码实现。我们将详细说明算法的原理和步骤。
【新智元导读】GitHub上根据星级(stra)列出了最常用的53个深度学习项目。其中,最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表,赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
深度优先搜索(DFS)是一种用于图或树的遍历算法,它沿着路径直到无法继续前进,然后回退到前一个节点,继续探索其他路径。
概念: 函数直接或者间接调用自身就是 递归 递归需要有边界条件。递归前进段。递归返回段 递归一定要有边界条件(否则会出现无限递归前进) 当边界条件不满足的时候,递归前进 当边界条件满足的时候,递归返回 递归要求: 递归一定要有退出条件,递归调用一定要执行到这个退出条件。没有退出条件的递归调用,就是无限调用 递归调用的深度不宜过深 Python对递归调用的深度做了限制,以保护解析器 超过递归深度限制,抛出R
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
1 IndentationError: expected an indented block
使用python写的递归程序如果递归太深, 那么极有可能因为超过系统默认的递归深度限制而出现
在函数调用时,为了保证能够正确返回,必须进行保存现场和恢复现场,也就是被调函数结束后能够回到主调函数中离开时的位置然后继续执行主调函数中的代码。这些现场或上下文信息保存在线程栈中,而线程栈的大小是有限的。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:陈之炎 对于据科学的初学者来说,利用开源的深度学习框架,可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型,无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码,便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中,将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具,它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下,能够更
Python函数是支持嵌套的。 如果在一个内部函数中对外部函数作用域(非全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就会被称为闭包。闭包需要满足如下3个条件:
今天在写爬虫的时候,发现了一个事情,使用str方法强制转换一个BeautifulSoup对象成字符串的时候报错了,提示是“maximum recursion depth exceeded while calling a Python object”,意思大致是“当调用该对象超过最大递归深度”
人工智能无疑是2017年最火爆的技术,许多外行的朋友想学习却不知道从何下手,所以特意将此文翻译过来,供大家参考。可以在短期之内进入这个领域。这些视频大多数都可以在国内的网站上找到。 📷 这个“前十名单”是根据最佳内容创建的,而不是根据评论数量。为了帮助你选择合适的框架,我们首先从一个比较流行的Python DL库的视频开始。。让我们开始! 1.概述:比较深度学习框架(96K次) - 5分钟 在学习Python,先理解5个最流行的深度学习框架-SciKit Learn,TensorFlow,Theano,Ke
本章目录: 一、三元表达式、列表推导式、生成器表达式 二、递归调用和二分法 三、匿名函数 四、内置函数 ================================
图的遍历是计算机科学中的一项重要任务,用于查找和访问图中的所有节点。深度优先搜索( DFS )和广度优先搜索( BFS )是两种常用的图遍历算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现,并通过实例演示每一行代码的运行过程。
sys.argv 是一个包含命令行参数的列表,其中第一个元素是脚本的名称。这在需要在命令行中接受用户输入时非常有用。
来源:Analytics Vidhya 智能观 编译 【智能观】本文是国外知名技术网站Analytics Vidhya总结的11篇深度学习领域最佳文章,如果你还没有看过,可以找来读一读;如果你还不熟悉深度学习,这些资料将成为一份不错的资源。为了方便不同水平的人,本文还设置了文章的层次和文章中使用的工具。 1.用Python和R理解和编码神经网络 📷 使用工具:Python(numpy),R 级别:中级 神经网络被认为是黑匣子,一般人都无法了解它的工作方式。读过这篇文章后,你将彻底改变这样的观点。 本文从感知
上篇文章中,我们盘点了sys库的12个变量,详情请戳:盘点Python编程语言sys库中的12个变量,这篇文章我们继续盘点sys库中常用的7个函数。
题目要求求出二叉树的最大深度,我们知道,每个节点的深度与它左右子树的深度有关,且等于其左右子树最大深度值加上 1,可以写作:
本文介绍了几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。
在上一课python学习(二):列表嵌套中我们使用了三层嵌套,如果想再增加一层也是可以的,再加个for循环,if判断就行。但是,整个代码会显得臃肿,我们可以发现这些代码具有高度相似性,所以我们可以尝试创建一个函数来代替一些重复劳动。
递归是一个很经典的算法,在实际中应用广泛,也是面试中常常会提到的问题。本文就递归算法介绍如何在Python中实现递归的思想,以及递归在Python中使用时的一些注意事项,希望能够对使用Python的朋友提供一些帮助。
二叉树的最大深度为 max(self.maxDepth(root.left), self.maxDepth(root.right)) + 1,拓展到 N 叉树,只需要对于 root.children 的每一个孩子 child (for child in root.children),更新最大深度 ans = max(ans, self.maxDepth(child)),最后 ans + 1 就是答案。
说到目录数,下意识的很容易想起递归这个操作。当我们去获取一些文件目录的时候,递归是最合适的一种算法不管你是二叉树还是B+树,都能看到递归的影子。
了解什么是递归 : 在函数中调用自身函数 最大递归深度默认是 997/998 —— 是 python 从内存角度出发做得限制 能看懂递归 能知道递归的应用场景 初识递归 —— 二分法的例子 算法 —— 二分查找算法 三级菜单 —— 递归实现
1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的自动分 化(auto-differentiation)。通过灵活的 Python 接口,要在 TensorFlow
在Python编程语言中,递归函数是一种特殊的函数,它能够在函数内部反复地调用自身。递归函数通常用于处理具有递归结构的数据,例如树形结构或分层数据。
在 Python 中,非尾递归函数可能会导致递归深度限制问题。当递归深度超过限制时,程序将引发 RecursionError 异常。为了避免这个问题,我们可以将非尾递归函数转换为循环或尾递归形式。
递归函数 初识递归函数 递归函数的定义:在一个函数里再调用这个函数本身 Python为了考虑保护内存占用情况,有一个递归深度的限制。 探究递归的默认最大深度: def foo(n): print(n) n += 1 foo(n) foo(1) 强制的将递归层数控制在了997,此后会报错,报错只是计算机为了保护内存。当然了,997是python为了我们程序的内存优化所设定的一个默认值,我们当然还可以通过一些手段去修改它: import sys print(sys.setrecursio
本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名)。最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的
1.class pprint.PrettyPrinter(indent=1,width=80,depth=None, stream=None)
应用场景: # 将列表中的数字依次打印出来(循环的层数是你必须要考虑的点) --> l = [1, [2, [3, [4, [5, [6, [7, [8, [9, [10, [11, [12, [13, ]]]]]]]]]]]]]
我们知道递归是一类比较巧妙但是理解难度有点大的算法,对于工作中需要用到数据结构和高级算法的人需要牢固掌握递归算法。今天就以实际的案例来带大家一起学习和理解如何用Python实现递归算法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云