本文目录一览:
- 1、python stack overflow 怎么解决
- 2、python无法创建新的堆栈防护页面
- 3、windows下python命令不存在怎么办
- 4、Python3:怎么通过递归函数
- 5、python 递归限制
python stack overflow 怎么解决
stack overflow是堆栈溢出。堆栈溢出的产生是由于过多的函数调用,导致调用堆栈无法容纳这些调用的返回地址,一般在递归中产生。堆栈溢出很可能由无限递归(Infinite recursion)产生,但也可能仅仅是过多的堆栈层级。请对应检查一下。
python无法创建新的堆栈防护页面
一个插件问题,在工具选项中关掉IntelliTrace就可以了。
在编程定义属性时,应注意是否该属性已经存在于基类,如果存在,就需要判断是需要重写该属性,还是隐藏该属性。递归的调用一定要谨慎,否则可能造成溢出,导致崩溃。
无法创建新的堆栈防护页面一般都是因为电脑系统的问题,此时你可以使用U盘启动盘对电脑进行重建主引导记录或者重新分区,再重装系统即可解决。另外,在操作系统之前,一定要备份好数据,避免不必要的损失。
windows下python命令不存在怎么办
windows下python命令不存在的解决方法:首先打开高级系统设置,找到环境变量;然后在系统变量中找到Path变量,双击进入编辑界面;最后添加Python的安装路径即可。
问题:
(推荐教程:Python入门教程)
在cmd中输入python命令提示“不是内部或外部命令”,如下图所示。
解决方法:
首先右键点击“此电脑”,选择“属性”,在弹出的系统界面中选择“高级系统设置”,找到“环境变量”。
然后在“系统变量”中找到变量Path,双击Path变量进入编辑界面。
接着在编辑环境变量对话框中点击“新建”,添加Python的安装路径。
最后再次进入cmd命令窗口,输入python命令则出现下图显示的内容,输入print(‘hello world’)也成功执行。
Python3:怎么通过递归函数
函数的递归调用
递归问题是一个说简单也简单,说难也有点难理解的问题.我想非常有必要对其做一个总结.
首先理解一下递归的定义,递归就是直接或间接的调用自身.而至于什么时候要用到递归,递归和非递归又有那些区别?又是一个不太容易掌握的问题,更难的是对于递归调用的理解.下面我们就从程序+图形的角度对递归做一个全面的阐述.
我们从常见到的递归问题开始:
1 阶层函数
#include iostream
using namespace std;
int factorial(int n)
{
if (n == 0)
{
return 1;
}
else
{
int result = factorial(n-1);
return n * result;
}
}
int main()
{
int x = factorial(3);
cout x endl;
return 0;
}
这是一个递归求阶层函数的实现。很多朋友只是知道该这么实现的,也清楚它是通过不断的递归调用求出的结果.但他们有些不清楚中间发生了些什么.下面我们用图对此做一个清楚的流程:
根据上面这个图,大家可以很清楚的看出来这个函数的执行流程。我们的阶层函数factorial被调用了4次.并且我们可以看出在调用后面的调用中,前面的调用并不退出。他们同时存在内存中。可见这是一件很浪费资源的事情。我们该次的参数是3.如果我们传递10000呢。那结果就可想而知了.肯定是溢出了.就用int型来接收结果别说10000,100就会产生溢出.即使不溢出我想那肯定也是见很浪费资源的事情.我们可以做一个粗略的估计:每次函数调用就单变量所需的内存为:两个int型变量.n和result.在32位机器上占8B.那么10000就需要10001次函数调用.共需10001*8/1024 = 78KB.这只是变量所需的内存空间.其它的函数调用时函数入口地址等仍也需要占用内存空间。可见递归调用产生了一个不小的开销.
2 斐波那契数列
int Fib(int n)
{
if (n = 1)
{
return n;
}
else
{
return Fib(n-1) + Fib(n-2);
}
}
这个函数递归与上面的那个有些不同.每次调用函数都会引起另外两次的调用.最后将结果逐级返回.
我们可以看出这个递归函数同样在调用后买的函数时,前面的不退出而是在等待后面的结果,最后求出总结果。这就是递归.
3
#include iostream
using namespace std;
void recursiveFunction1(int num)
{
if (num 5)
{
cout num endl;
recursiveFunction1(num+1);
}
}
void recursiveFunction2(int num)
{
if (num 5)
{
recursiveFunction2(num+1);
cout num endl;
}
}
int main()
{
recursiveFunction1(0);
recursiveFunction2(0);
return 0;
}
运行结果:
1
2
3
4
4
3
2
1
该程序中有两个递归函数。传递同样的参数,但他们的输出结果刚好相反。理解这两个函数的调用过程可以很好的帮助我们理解递归:
我想能够把上面三个函数的递归调用过程理解了,你已经把递归调用理解的差不多了.并且从上面的递归调用中我们可以总结出递归的一个规律:他是逐级的调用,而在函数结束的时候是从最后面往前反序的结束.这种方式是很占用资源,也很费时的。但是有的时候使用递归写出来的程序很容易理解,很易读.
为什么使用递归:
1 有时候使用递归写出来的程序很容易理解,很易读.
2 有些问题只有递归能够解决.非递归的方法无法实现.如:汉诺塔.
递归的条件:
并不是说所有的问题都可以使用递归解决,他必须的满足一定的条件。即有一个出口点.也就是说当满足一定条件时,程序可以结束,从而完成递归调用,否则就陷入了无限的递归调用之中了.并且这个条件还要是可达到的.
递归有哪些优点:
易读,容易理解,代码一般比较短.
递归有哪些缺点:
占用内存资源多,费时,效率低下.
因此在我们写程序的时候不要轻易的使用递归,虽然他有他的优点,但是我们要在易读性和空间,效率上多做权衡.一般情况下我们还是使用非递归的方法解决问题.若一个算法非递归解法非常难于理解。我们使用递归也未尝不可.如:二叉树的遍历算法.非递归的算法很难与理解.而相比递归算法就容易理解很多.
对于递归调用的问题,我们在前一段时间写图形学程序时,其中有一个四连同填充算法就是使用递归的方法。结果当要填充的图形稍微大一些时,程序就自动关闭了.这不是一个人的问题,所有人写出来的都是这个问题.当时我们给与的解释就是堆栈溢出。就多次递归调用占用太多的内存资源致使堆栈溢出,程序没有内存资源执行下去,从而被操作系统强制关闭了.这是一个真真切切的例子。所以我们在使用递归的时候需要权衡再三.
python 递归限制
python不能无限的递归调用下去。并且当输入的值太大,递归次数太多时,python 都会报错
首先说结论,python解释器这么会限制递归次数,这么做为了避免"无限"调用导致的堆栈溢出。
tail recursion 就是指在程序最后一步执行递归。这种函数称为 tail recursion function。举个例子:
这个函数就是普通的递归函数,它在递归之后又进行了 乘 的操作。 这种普通递归,每一次递归调用都会重新推入一个调用堆栈。
把上述调用改成 tail recursion function
tail recursion 的好处是每一次都计算完,将结果传递给下一次调用,然后本次调用任务就结束了,不会参与到下一次的递归调用。这种情况下,只重复用到了一个堆栈。因此可以优化结构。就算是多次循环,也不会出现栈溢出的情况。这就是 tail recursion optimization 。
c和c++都有这种优化, python没有,所以限制了调用次数,就是为了防止无限递归造成的栈溢出。
如果递归次数过多,导致了开头的报错,可以使用 sys 包手动设置recursion的limit
手动放大 recursionlimit 限制: