Python 中的递归基础
递归是计算机科学中的一项强大技术,其中函数调用自身来解决问题。在这种情况下,我们解决了开发一个名为“listSum”的递归 Python 函数来确定给定列表中所有整数之和的问题。
考虑这个问题:“编写一个递归函数“listSum”,它接受一个整数列表并返回列表中所有整数的总和。”
概念理解
理解如何递归地解决这个问题需要用函数本身来表达解决方案。在这种情况下,可以通过将第一个数字与对列表的其余元素应用相同函数的结果相加来获得结果。例如:
listSum([1, 3, 4, 5, 6]) = 1 + listSum([3, 4, 5, 6]) = 1 + (3 + listSum([4, 5, 6])) = 1 + (3 + (4 + listSum([5, 6]))) = 1 + (3 + (4 + (5 + listSum([6])))) = 1 + (3 + (4 + (5 + (6 + listSum([])))))
在此示例中,基本条件是 listSum([]),它表示一个空列表。由于空列表没有要求和的元素,因此其结果为 0。
实现 listSum
<code class="python">def listSum(ls): # Base condition if not ls: return 0 # First element + result of calling `listsum` with rest of the elements return ls[0] + listSum(ls[1:])</code>
在此实现中,我们检查是否有空列表作为基本条件并返回 0。对于有元素的列表,我们将第一个元素添加到剩余元素的递归结果中。
尾调用递归
为了优化,我们可以避免依赖上一个递归调用的返回值。将结果作为参数传递允许我们在满足基本条件时立即返回值:
<code class="python">def listSum(ls, result): if not ls: return result return listSum(ls[1:], result + ls[0])</code>
此版本有效地累积“结果”参数中的总和,并在满足基本条件时返回它.
传递索引
为了避免创建中间列表,我们可以传递当前元素的索引:
<code class="python">def listSum(ls, index, result): # Base condition if index == len(ls): return result # Call with next index and add the current element to result return listSum(ls, index + 1, result + ls[index])</code>
基本条件检查索引是否已达到
内部函数版本
为了简化参数处理,我们可以创建一个内部函数来处理递归:
<code class="python">def listSum(ls): def recursion(index, result): if index == len(ls): return result return recursion(index + 1, result + ls[index]) return recursion(0, 0)</code>
默认参数版本
为了简单起见,我们可以使用默认参数:
<code class="python">def listSum(ls, index=0, result=0): # Base condition if index == len(ls): return result # Call with next index and add the current element to result return listSum(ls, index + 1, result + ls[index])</code>
以上是如何在Python中递归计算列表中元素的总和?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Linux终端中查看Python版本时遇到权限问题的解决方法当你在Linux终端中尝试查看Python的版本时,输入python...

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

在使用Python的pandas库时,如何在两个结构不同的DataFrame之间进行整列复制是一个常见的问题。假设我们有两个Dat...

本文指导Python开发人员构建命令行界面(CLIS)。 它使用Typer,Click和ArgParse等库详细介绍,强调输入/输出处理,并促进用户友好的设计模式,以提高CLI可用性。

本文讨论了诸如Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,Tensorflow,Tensorflow,Django,Blask和请求等流行的Python库,并详细介绍了它们在科学计算,数据分析,可视化,机器学习,网络开发和H中的用途

文章讨论了虚拟环境在Python中的作用,重点是管理项目依赖性并避免冲突。它详细介绍了他们在改善项目管理和减少依赖问题方面的创建,激活和利益。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

Dreamweaver Mac版
视觉化网页开发工具

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一个PHP/MySQL的Web应用程序,非常容易受到攻击。它的主要目标是成为安全专业人员在合法环境中测试自己的技能和工具的辅助工具,帮助Web开发人员更好地理解保护Web应用程序的过程,并帮助教师/学生在课堂环境中教授/学习Web应用程序安全。DVWA的目标是通过简单直接的界面练习一些最常见的Web漏洞,难度各不相同。请注意,该软件中

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

EditPlus 中文破解版
体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版