为什么在python列表理解中不会(总是)出现超过最大递归深度的情况？
为什么在python列表理解中不会(总是)出现超过最大递归深度的情况？
提问于 2019-05-20 01:11:38
我注意到，当在列表理解中使用基本的递归函数时，不会发生“超过最大递归深度”的情况，而在列表理解之外使用时，则会发生这种情况。我想知道为什么，为了更好地理解列表理解是如何工作的，然后有效地使用它。
我试着在一个范围内应用一个基本的斐波那契函数。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize = 2048)
def fib(n): return n if n<2 else fib(n-1)+fib(n-2)
# The following will be calculated (and 5000 can be replaced by much bigger integer)
fb = [fib(n)for n in range(5000)]
print(fb[-1])
# but next line:
print(fib(500))
# will cause a RecursionError: maximum recursion depth exceeded
# And will need this to be enabled:
import sys
sys.setrecursionlimit(1024)
print(fib(500))回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-20 01:14:09
每次理解计算fib(n)时，它都会将结果保存在缓存中。当它到达fib(500)时，fib(499)和fib(498)已经被缓存了，所以它们不会再次运行。堆栈进行一次fib深度调用。
当您立即运行fib(500)时，它首先评估的是fib(499)，它不会被缓存，它会评估fib(498)，而fib(498)不会被缓存，它会评估fib(497)…一直到fib(1)。堆栈达到了499次fib调用深度。
通过运行以下命令，您应该能够看到相同的结果：
print(fib(250))
print(fib(500))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56210184
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