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最近有一位师弟问我,当使用递归函数实现阶乘算法时,随着计算深度的增加会造成Stack溢出。

那我们写一下这个例子:

def factorial(n):

if n<0:

return '负数不可以阶乘'

if n==1 or n==0:

return 1

return n*factorial(n-1)

print(factorial(1000))

返回结果:

RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

出现这个问题的原因是:

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.

[1]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。

[2]尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。

上面的factorail(n)函数由于return n * factorail(n - 1)引入了乘法表达式,所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式,需要多一点代码,主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中:

下面我们通过尾递归来优化这个方案:

def factorail(n):

return fact_iter(n, 1)

def fact_iter(num, product):

if num == 1:

return product

return fact_iter(num - 1, num * product)

print(factorial(100))

尾递归调用时,如果做了优化,栈不会增长,因此,无论多少次调用也不会导致栈溢出。

遗憾的是,大多数编程语言没有针对尾递归做优化,Python解释器也没有做优化,所以,即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式,也会导致栈溢出。

用for 循环解决N阶乘算法方案:

#!/usr/bin/python3

# Filename : test.py

# author by : byx54192@gmail.com

num=10000

factorial = 1

# 查看数字是负数,0 或 正数

if num < 0:

print("抱歉,负数没有阶乘")

elif num == 0:

print("0 的阶乘为 1")

else:

for i in range(1,num + 1):

factorial = factorial*i

print("%d 的阶乘为 %d" %(num,factorial))

while 语句实现阶乘算法案例

#!/usr/bin/python3

# Filename : test.py

# author by : byx54192@gmail.com

def fact(num):

result=1

if num < 0:

return("抱歉,负数没有阶乘")

elif num == 0 or num==1:

return(str(num)+" 的阶乘为 1")

while num > 1:

tmp=num*(num-1)

result=result*tmp

num -=2

return result

print(fact(555))

小结:

使用递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出。

针对尾递归优化的语言可以通过尾递归防止栈溢出。尾递归事实上和循环是等价的,没有循环语句的编程语言只能通过尾递归实现循环。

Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。

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