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
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。
其他回答
import sys
sys.setrecursionlimit(1500)
def fib(n, sum):
if n < 1:
return sum
else:
return fib(n-1, sum+n)
c = 998
print(fib(c, 0))
这是为了避免堆栈溢出。Python解释器限制了递归的深度,以帮助您避免无限递归,从而导致堆栈溢出。 尝试增加递归限制(sys.setrecursionlimit)或重写不使用递归的代码。
来自Python文档:
sys.getrecursionlimit () 返回递归限制的当前值,即Python解释器堆栈的最大深度。这个限制可以防止无限递归导致C堆栈溢出和Python崩溃。可以通过setrecursionlimit()来设置。
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。
正如@alex所建议的,您可以使用生成器函数按顺序而不是递归地完成此操作。
这里是你问题中的等效代码:
def fib(n):
def fibseq(n):
""" Iteratively return the first n Fibonacci numbers, starting from 0. """
a, b = 0, 1
for _ in xrange(n):
yield a
a, b = b, a + b
return sum(v for v in fibseq(n))
print format(fib(100000), ',d') # -> no recursion depth error
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。