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文章目录
- 前言
- 一、递归是什么？
- 二、递归用在哪些方面
- 三、递归的思想
- 总结
前言
结合网上的示例，自己总结一下递归。
一、递归是什么？
在讲解“递归”这个抽象概念之前，让我们来重温一下昔日往事。小时候，当我们在缠着长辈讲故事时，长辈们可能就用下面的故事来“忽悠”我们：
从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚，正在给小和尚讲故事！故事是什么呢？从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚正在给小和尚讲故事！故事是什么呢……
除非讲故事的人自己停下来不讲了，不然这个故事可以“无限”讲下去，原因就是“故事”嵌套的“故事”就是“故事”本身，这就是语言上“递归”的例子。但是，由于这个故事并没有一个终止的条件，因此，它实际上是陷入了一种有头无尾的死循环，因此并不符合程序设计领域中定义的“递归”。
那么在Python中递归就是一个函数内部可以自己调用自己（包括直接调用自己，间接调用自己）。
二、递归用在哪些方面
1、数学计算
在数学计算中，最常见的就是求阶乘。例如：5！=5*4*3*2*1
2、处理字符串
在字符串中常见的就是用于查找字符串
三、递归的思想
递归其实是一种逆向思维，就如同我要证明10>1，但是我现在证明不了，那我就证明2>1，这样就反向证明了10>1。
递归也会通过调用不断地把问题缩小，直到遇到一个简单的可以直接解决的基准情况。核心思想就是把一个大的问题，逐步的划成一个小范围，再从这个小范围里面，又继续划一个小范围。直到逼近最适合的答案。
举例：
1. 在列表中查找元素
假设我们要在一个列表中查找一个特定的元素，可以使用递归：
# 函数说明，lst是一个装有元素的列表，target是目标元素
def recursive_search(lst, target, index=0):# 基本情况：如果索引超出列表长度，则返回Noneif index == len(lst):return None# 检查当前元素是否为目标元素if lst[index] == target:return index# 递归调用，继续在列表的下一个元素中查找return recursive_search(lst, target, index + 1)# 示例
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
target = 3
print(recursive_search(lst, target)) # 输出: 22. 在二叉树中查找元素
在二叉树中查找一个元素，也可以使用递归：
# 示例二叉树结构
# 4
# / \
# 2 6
# / \
# 1 3
class TreeNode:def __init__(self, value=0, left=None, right=None):self.value = valueself.left = leftself.right = rightdef search_in_bst(root, target):# 基本情况：如果树为空，返回Noneif root is None:return None# 检查当前节点值是否为目标值if root.value == target:return root# 如果目标值小于当前节点值，递归在左子树中查找elif target < root.value:return search_in_bst(root.left, target)# 如果目标值大于当前节点值，递归在右子树中查找else:return search_in_bst(root.right, target)# 示例二叉树结构
# 4
# / \
# 2 6
# / \
# 1 3
root = TreeNode(4, left=TreeNode(2, left=TreeNode(1), right=TreeNode(3)),right=TreeNode(value=6, left=None, right=None))print(search_in_bst(root, 4).value) # 输出: 3
额外知识：
类的参数中的值，可以传入自己类的初始化参数。
引用文档：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/158300209
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总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。