D4_递归

递归算法是一种直接或间接调用自身算法的过程，特点如下：
1、递归就是在过程或函数里调用自身。
2、在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。
3、递归算法解题通常显得简洁，但解题的运行效率较低。
4、在递归调用的过程中为每一层的返回点、局部变量等开辟栈来存储，递归次数过多易造成栈溢出。
递归算法体现的“重复”一般有三个要求：
1、每次调用在规模上都缩小（通常为减半）。
2、相邻两次重复之间有紧密联系，前一次要为后一次做准备（通常前一次的输出作为后一次的输入）。
3、问题的规模极小时必须直接给出解答而不再进行递归调用，因而每次递归都是有条件的（以规模未达到直接解答的大小为条件），无条件递归调用将会成为死循环。

应用：
（1）斐波那契数列

def fibonacci(arg1,arg2,stop_arg):    if arg1 == 0:        print(arg1,arg2)    arg3 = arg1 + arg2    print(arg3)    if arg3 < stop_arg:        fibonacci(arg2,arg3,stop_arg)

（2）二分法查找

递归算法：

def binary_search(data_source,find_n):    mid = int(len(data_source)/2)    if len(data_source) > 1:        if data_source[mid] > find_n:            print("data in left of [%s]"%data_source[mid])            binary_search(data_source[:mid],find_n)        elif data_source[mid] < find_n:            print("data in right of [%s]"%data_source[mid])            binary_search(data_source[mid:],find_n)        else:            print("found find_s",data_source[mid])    else:        print("cannot find")

非递归算法：

def bin_search(data_source,find_n):    high = data_source[-1]    low = data_source[0]    while low < high:        mid = int((low+high)/2)        if data_source[mid] > find_n:            high = mid - 1        elif data_source[mid] < find_n:            low = mid + 1        else:            return mid    else:        return -1