Python での末尾再帰の最適化
Python で末尾再帰を実装しようとすると、多くの場合「最大再帰深度を超えました」エラーが発生します。ここで疑問が生じます: Python は末尾再帰 (TCO) を最適化しますか?
Python は TCO を実行しません
Python、TCO の作成者である Guido van Rossum によって確認されています。言語の機能ではありません。この決定は、適切なトレースバックを優先し、より効率的なデバッグを可能にするために行われました。
代替アプローチ
TCO が必要な場合は、再帰関数を反復ループに変換することを検討してください。これは、次の例で示すように、再帰を while ループに手動で変換することで実現できます。
def trisum(n, csum): while True: if n == 0: return csum n, csum = n - 1, csum + n
再帰を反復に置き換えることにより、プログラムは再帰の深さの制限に遭遇することなく大量の入力を処理できます。
結論
Python は末尾再帰を最適化しないため、代替アプローチを考慮する必要があります大規模な再帰計算を扱う場合。このようなシナリオには、TCO をサポートする反復ソリューションまたは言語の方が適している可能性があります。
以上がPython は末尾再帰を最適化しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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