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):
<i>本文来源gaodai$ma#com搞$$代**码网</i> #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
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转载请注明原文链接：Python中递归以及递归遍历目录详解
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