这里有一个尾递归函数
def recursive_function(n, sum):
if n < 1:
return sum
else:
return recursive_function(n-1, sum+n)
c = 998
print(recursive_function(c, 0))
它一直工作到n=997,然后它就中断并抛出一个RecursionError:在比较中超过了最大递归深度。这只是一个堆栈溢出吗?有办法绕过它吗?
这里有一个尾递归函数
def recursive_function(n, sum):
if n < 1:
return sum
else:
return recursive_function(n-1, sum+n)
c = 998
print(recursive_function(c, 0))
它一直工作到n=997,然后它就中断并抛出一个RecursionError:在比较中超过了最大递归深度。这只是一个堆栈溢出吗?有办法绕过它吗?
当前回答
我有一个类似的问题,错误“最大递归深度超过”。我发现这个错误是由我用os.walk循环遍历的目录中的一个损坏文件触发的。如果您在解决这个问题时遇到了困难,并且您正在使用文件路径,请务必缩小范围,因为它可能是一个损坏的文件。
其他回答
我们还可以使用一种自底向上的动态规划方法
def fib_bottom_up(n):
bottom_up = [None] * (n+1)
bottom_up[0] = 1
bottom_up[1] = 1
for i in range(2, n+1):
bottom_up[i] = bottom_up[i-1] + bottom_up[i-2]
return bottom_up[n]
print(fib_bottom_up(20000))
如果你只想得到很少的斐波那契数,你可以使用矩阵法。
from numpy import matrix
def fib(n):
return (matrix('0 1; 1 1', dtype='object') ** n).item(1)
它的速度很快,因为numpy使用了快速求幂算法。结果是O(log n)比比奈公式好因为它只使用整数。但如果你想让所有的斐波那契数都不超过n,最好是死记硬背。
我知道这是一个老问题,但对于那些阅读的人来说,我建议不要使用递归来解决这样的问题——列表要快得多,并且完全避免递归。我将这样实现:
def fibonacci(n):
f = [0,1,1]
for i in xrange(3,n):
f.append(f[i-1] + f[i-2])
return 'The %.0fth fibonacci number is: %.0f' % (n,f[-1])
(在xrange中使用n+1,如果你从0开始计数你的斐波那契数列,而不是从1开始。)
编辑:6年后,我意识到我的“使用生成器”是轻率的,没有回答这个问题。我的歉意。
我想我的第一个问题是:你真的需要改变递归限制吗?如果不是,那么也许我的答案或其他不涉及改变递归限制的答案将适用。否则,如前所述,使用sys.getrecursionlimit(n)覆盖递归限制。
使用发电机?
def fib():
a, b = 0, 1
while True:
yield a
a, b = b, a + b
fibs = fib() #seems to be the only way to get the following line to work is to
#assign the infinite generator to a variable
f = [fibs.next() for x in xrange(1001)]
for num in f:
print num
以上fib()函数改编自Python生成器导论。
我想给你一个使用内存计算斐波那契的例子,因为这将允许你使用递归计算更大的数字:
cache = {}
def fib_dp(n):
if n in cache:
return cache[n]
if n == 0: return 0
elif n == 1: return 1
else:
value = fib_dp(n-1) + fib_dp(n-2)
cache[n] = value
return value
print(fib_dp(998))
这仍然是递归的,但是使用了一个简单的哈希表,允许重用以前计算的斐波那契数,而不是重新计算。