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
使用一种保证尾部调用优化的语言。或者使用迭代。或者,和装饰师一起玩。
其他回答
RecursionError:在比较中超出的最大递归深度
解决方案:
首先,最好知道当你在一个大输入(> 10^4)上用Python执行递归函数时,你可能会遇到“最大递归深度超出错误”。
Python中的sys模块有一个函数getrecursionlimit()可以显示Python版本中的递归限制。
import sys
print("Python Recursive Limitation = ", sys.getrecursionlimit())
在某些版本的Python中,默认值是1000,而在另一些版本中则是1500
你可以改变这个限制,但重要的是要知道,如果你增加太多,就会出现内存溢出错误。
所以在增加它之前要小心。你可以使用setrecursionlimit()在Python中增加这个限制。
import sys
sys.setrecursionlimit(3000)
请点击此链接了解导致此问题的更多信息:
https://elvand.com/quick-sort-binary-search/
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。)
资源。Setrlimit还必须用于增加堆栈大小和防止段故障
Linux内核限制了进程的堆栈。
Python将局部变量存储在解释器的堆栈上,因此递归占用解释器的堆栈空间。
如果Python解释器试图超过堆栈限制,Linux内核会使其出现分段错误。
堆栈限制大小由getrlimit和setrlimit系统调用控制。
Python通过资源模块提供了对这些系统调用的访问。
sys。例如,https://stackoverflow.com/a/3323013/895245中提到的setrecursionlimit只增加了Python解释器自身对其堆栈大小的限制,但它不会触及Linux内核对Python进程施加的限制。
示例程序:
main.py
import resource
import sys
print resource.getrlimit(resource.RLIMIT_STACK)
print sys.getrecursionlimit()
print
# Will segfault without this line.
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_STACK, [0x10000000, resource.RLIM_INFINITY])
sys.setrecursionlimit(0x100000)
def f(i):
print i
sys.stdout.flush()
f(i + 1)
f(0)
当然,如果你继续增加setrlimit,你的RAM最终会用完,这将使你的计算机由于疯狂的交换而变慢到停止,或者通过OOM杀手杀死Python。
在bash中,您可以使用以下命令查看并设置堆栈限制(单位为kb):
ulimit -s
ulimit -s 10000
我的默认值是8Mb。
参见:
在python脚本中设置stacksize Linux、Mac和Windows的硬递归限制是什么?
在Ubuntu 16.10, Python 2.7.12上测试。
使用一种保证尾部调用优化的语言。或者使用迭代。或者,和装饰师一起玩。
当然,斐波那契数可以用O(n)计算,应用比奈公式:
from math import floor, sqrt
def fib(n):
return int(floor(((1+sqrt(5))**n-(1-sqrt(5))**n)/(2**n*sqrt(5))+0.5))
正如评论者指出的那样,它不是O(1),而是O(n),因为2**n。另一个不同之处在于,您只能得到一个值,而使用递归则可以得到该值之前的所有Fibonacci(n)值。