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今天我们开启一段新的旅程，聊聊循环（circulation）和递归（recursion）背后的数理逻辑以及艺术应用。
不知道大家发现没有，执行递归算法，特别是递归执行层数多的时候，结果极其的慢，而且递归层数达到一定的值，还可能出现内存溢出的情况。本文就要将为你解释原因和对应的解决方案。
https://www.python-course.eu/recursive_functions.php
深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。
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
（1）递归是有去（递去）有回（归来），因为存在终止条件，比如你打开一扇门还有一扇门，不断打开，最终你会碰到一面墙，然后返回
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。
在说什么是递归之前，我想正在阅读的你应该会使用循环来解决一些问题了。那循环又是什么呢？循环是指在程序中需要反复执行某个功能而设置的一种程序结构。它由循环体中的条件，判断继续执行某个功能还是退出循环。
1、递归的基本概念:程序调用自身的编程技巧称为递归,是函数自己调用自己.一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来解决,可以极大的减少代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 你对于递归和迭代都了解吗?那么你是否知道递归和迭代的区别呢?那么下面就和小编一起来了解一下，这两者之间的区别究竟是怎样的吧! 一、递归和迭代区别 首先我们要讲
递归（recursion）在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类问题的子问题而解决问题的方法。可以极大地减少代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。
递归是一种常见的解决问题的方法，即把问题逐渐简单化。递归的基本思想就是“自己调用自己”，一个使用递归技术的方法将会直接或者间接的调用自己。
递归：无限调用自身这个函数，每次调用总会改动一个关键变量，直到这个关键变量达到边界的时候，不再调用。
今天我们将学习一种优雅的问题解决方式--递归。 对于它，通常有3个阵营：恨它的、爱它的以及恨了几年后又爱上它。你属于哪一个? 1、递归 递归就是函数自己调用自己，但写递归很容易出错而导致死循环。 循环
“递归”在生活中的一个典例就是“问路”。如图小哥哥进入电影院后找不到自己的座位，问身边的小姐姐“这是第几排”，小姐姐也不清楚便依次向前询问，问至第一排的观众后依次向后反馈结果，“我是第一排”，“我是第二排”，···，最终确定自己座位所在排数。
如果一个函数在内部调用自身本身，则该函数就是递归函数 递归优缺点 优点：使用递归函数的优点是逻辑简单清晰 理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰 缺点：过深的调用会导致栈溢出 栈溢出 使用递归函数需要注意防止栈溢出 在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的 每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧 由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出 尾递归 解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化 事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的
递归，简单来说，就是一个函数在其定义中直接或间接地调用自身的过程。它通常用于解决那些可以通过分解为相似子问题的问题，比如计算阶乘、遍历树形结构、寻找斐波那契数列等。
在函数内部，是可以调用其他函数的。如果一个函数在内部调用自身，就称这个函数就是递归函数。
递归（recursion）：递归常被用来描述以自相似方法重复事物的过程，在数学和计算机科学中，指的是在函数定义中使用函数自身的方法。（A调用A）
已经不记得最初是从哪里获取的信息了,自己总有一个印象是递归的效率比循环差,因为递归有很大的函数调用开销,再加上递归可能存在的堆栈溢出问题(本文暂不考虑该问题),所以书写代码时还是尽量使用循环为好.
java.lang.StackOverflowError是Java中一种常见的运行时错误，它通常发生在程序的某个部分递归调用过深，导致栈空间耗尽时。栈溢出错误经常发生在递归方法没有正确设置退出条件，或者方法内部发生了无限循环调用等场景中。
从“编程之美”的角度看，可以借用一句非常经典的话：“迭代是人，递归是神！”来从宏观上对二者进行把握。
重复执行一系列运算步骤，从前面的量依次求出后面的量的过程。此过程的每一次结果，都是由对前一次所得结果施行相同的运算步骤得到的。例如利用迭代法求某一数学问题的解。
大家好，很高兴又和各位见面啦！上一篇咱们认识了什么是函数递归，也了解了递归的两个必要条件，今天咱们将继续探讨函数递归的相关内容。
在程序中可以调用函数来完成任务，为了完成相同的任务可以调用同一个函数。如果在函数中调用函数本身，那么改函数就被称为递归函数。
递归与迭代都是基于控制结构：迭代用重复结构，而递归用选择结构。 递归与迭代都涉及重复：迭代显式使用重复结构，而递归通过重复函数调用实现重复。 递归与迭代都涉及终止测试：迭代在循环条件失败时终止，递归在遇到基本情况时终止。 使用计数器控制重复的迭代和递归都逐渐到达终止点：迭代一直修改计数器，直到计数器值使循环条件失败；递归不断产生最初问题的简化副本，直到达到基本情况。迭代和递归过程都可以无限进行：如果循环条件测试永远不变成false，则迭代发生无限循环；如果递归永远无法回推到基本情况，则发生无穷递归。 递归函数是通过调用函数自身来完成任务，而且在每次调用自身时减少任务量。而迭代是循环的一种形式，这种循环不是由用户输入而控制，每次迭代步骤都必须将剩余的任务减少；也就是说，循环的每一步都必须执行一个有限的过程，并留下较少的步骤。
递归与迭代都是基于控制结构：迭代用重复结构，而递归用选择结构。递归与迭代都涉及重复：迭代显式使用重复结构，而递归通过重复函数调用实现重复。递归与迭代都涉及终止测试：迭代在循环条件失败时终止，递归在遇到基本情况时终止。使用计数器控制重复的迭代和递归都逐渐到达终止点：迭代一直修改计数器，直到计数器值使循环条件失败；递归不断产生最初问题的简化副本，直到达到基本情况。迭代和递归过程都可以无限进行：如果循环条件测试永远不变成false，则迭代发生无限循环；如果递归永远无法回推到基本情况，则发生无穷递归。
你打开面前这扇门，看到屋里面还有一扇门。你走过去，发现手中的钥匙还可以打开它，你推开门，发现里面还有一扇门，你继续打开它。若干次之后，你打开面前的门后，发现只有一间屋子，没有门了。然后，你开始原路返回，每走回一间屋子，你数一次，走到入口的时候，你可以回答出你到底用这你把钥匙打开了几扇门。
MYSQL CTE 是8.0 引入的SQL 查询的一种功能,通过CTE 可以将复杂的SQL 变得简单,便于分析和查询. 其中CTE 有一种功能递归, 并且牵扯到递归就会有一个问题的提出,就是无限递归的问题.
目录，自然也就是指我们常说的文件夹了，一个文件夹里面是可以有很多个子文件夹和子文件的。
3、常见的时间复杂度包括：常数时间 O(1)、线性时间 O(n)、对数时间 O(log n)、平方时间O(n^2)等。
之前的文章咱们已经聊过了「 数组和链表 」、「 堆栈 」和「 队列 」，今天咱们来看看「 递归 」，当然「 递归 」并不是一种数据结构，它是很多算法都使用的一种编程方法。它太普遍了，并且用它来解决问题非常的优雅，但它又不是那么容易弄懂，所以我特意用一篇文章来介绍它。
当人们提到“递归”一词，不知道如何理解它，也有人会问递归和迭代有什么区别？首先可以从定义上入手来分析，递归是自身调用自身的函数进行循环、遇到满足终止条件的情况时逐层返回来结束。迭代则是函数内某段代码实现循环，循环代码中参与运算的变量同时是保存结果的变量，当前保存的结果作为下一次循环计算的初始值。
2、 现在的编译器在优化后，对于多次调用的方法处理会有非常好的效率优化，效率未必低于循环。
「递归（Recursion)」 是一种解决问题的方法，它将问题分解为更小的子问题，并逐层解决这些子问题。递归算法的核心思想是：「一个函数可以直接或间接地调用自身」。通过这种自我调用，我们可以用简洁的代码来解决复杂问题。
把 类型当成一门纯函数式编程语言其实不算准确，比如 类型就缺少一个标志性的能力「First-Class-」，在表现上就是没有高阶函数，但是这并不影响他的表达能力。具体的不展开讲了，可以看一下面这个回答，如果我们把一个环境（闭包）当成参数传递给函数解释器模式举例，那意味着并不需要高阶函数一样能实现闭包的效果。
第二个题目是很经典的“单链表逆序”问题。很多公司的面试题库中都有这道题，有的公司明确题目要求不能使用额外的节点存储空间，有的没有明确说明，但是如果面试者使用了额外的节点存储空间做中转，会得到一个比较低的分数。如何在不使用额外存储节点的情况下使一个单链表的所有节点逆序？我们先用迭代循环的思想来分析这个问题，链表的初始状态如图（1）所示：
在这个版本的 MAX-HEAPIFY 函数中，我们使用循环控制结构来代替递归调用。我们首先计算出当前节点的左孩子和右孩子的索引，然后比较它们与当前节点的值，找到其中最大的元素，并将其索引存储在 largest 变量中。如果 largest 不等于当前节点的索引 i，则说明当前节点比其子节点小，我们需要将其与最大的子节点进行交换，并继续递归调用 MAX-HEAPIFY 函数来维护最大堆的性质。
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。
递归（Recursion）在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法，其核心思想是分治策略。 递归式方法可以被用于解决很多的计算机科学问题，因此它是计算机科学中十分重要的一个概念。绝大多数编程语言支持函数的自调用，在这些语言中函数可以通过调用自身来进行递归。
我们在前面的章节中，很多次的看到了在函数中调用别的函数的情况。如果一个函数在内部调用了自身，这个函数就被称为递归函数。
在算法设计和实现中，递归和迭代是两种常见的控制结构，用于解决问题和执行重复的任务。本篇博客将深入比较递归和迭代，包括它们的工作原理、优缺点，以及在 Python 中的应用示例。我们将详细解释每个概念，提供示例代码，并对代码的每一行进行注释，以确保你全面理解它们。
关于时间复杂度和空间复杂度分析的文章其实不少，但大多数都充斥着复杂的数学计算，让很多读者感到困惑，我就不跟大家扯皮了，关于什么是渐近分析、最坏时间复杂度、平均时间复杂度和最好的时间复杂度，以及大 记法等等，大家好好花点儿时间看看严老师的书就会了。
最近做一些题经常会碰到迭代的方法解的，或者递归解法，容易搞混，特在此整理一下 一.递归： 由例子引出，先看看递归的经典案例都有哪些 1.斐波那契数列 斐波纳契数列，又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、…… 这个数列从第三项开始，每一项都等于前两项之和。 2. 阶乘 n! = n * (n-1) * (n-2) * …* 1(n>0) 3.汉诺塔问题
目录 递归函数 1、定义：函数在运行的过程中，直接和间接调用了自身，就是递归函数 2、递推到回溯的流程图： 递归函数 📷 1、定义：函数在运行的过程中，直接和间接调用了自身，就是递归函数 python默认的最大递归深度为1000次 实例如下： import sys # 获取最大递归深度 print(sys.getrecursionlimit()) # 结果 1000 # 修改最大递归深度为2000 sys.setrecursionlimit(2000) print(sys.getrecurs
当我们尝试使用E -> E + TE \Rightarrow E + T，最终导致无限循环。
【这是狗哥的第51篇文章】 来自我的好朋友，EvilSay 投稿的文章。我稍微润色了一下，以下是原文： 1、什么是递归？
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