转自:https://www.cnblogs.com/xiongdashuai/p/6243372.html python默认的最大递归层数: 运行环境:Windows 7,x64python环境:python3.7.0b3 def fab(n): if n == 1: return 1 else: return fab(n-1)+ n print (fab(998)) 得到的最大数为998,以后就是报错了,998这个数值莫名想起广告词···· import syssys.setrecursio

计算阶层   普通方法: -使用循环   #!/usr/bin/python   def factorial(n):     sum = 1     for i in range(1,n+1):         sum *= i     return sum   print factorial(5)   计算阶层 python 7.py 120       #!/usr/bin/python   def factorial(n):     sum = 0     for i in range(1

Linux显示内存统计最大和最小的详情 youhaidong@youhaidong-ThinkPad-Edge-E545:~$ free -l total used free shared buffers cached Mem: 3103064 1547152 1555912 7412 66264 647296 Low: 3103064 1547152 1555912 High: 0 0 0 -/+ buffers/cache: 833592 2269472 Swap: 3998716 0 39

引用 译者注:随着比特币的不断发展,它的底层技术区块链也逐步走进公众视野,引起大众注意.本文用不到50行的Python代码构建最小的数据区块链,简单介绍了区块链去中心化的结构与其实现原理. 尽管一些人认为区块链是一个等待问题的解决方案,但毫无疑问,这种新技术是计算机的奇迹.但是,区块链到底是什么呢? 区块链 它是比特币或其他加密货币进行交易的数字账本,账本按时间顺序记录并对外公开. 在更一般的术语中,它是一个公共数据库,新数据存储在一个名为块的容器中,并被添加到一个不可变链(后来的区块链)中添加

//求出4×4矩阵中最大和最小元素值及其所在行下标和列下标,求出两条主对角线元素之和 #include <stdio.h> int main() { int sum=0; int max,min; int max1,max2;//记录最大值的坐标 int min1,min2;//记录最小值的坐标 int i,j; int a[4][4]; //为数组赋值 for(i=0;i<4;i++) { for(j=0;j<4;j++) { scanf("%d",&

Python之文件处理-递归删除特定文件 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import os def delete_particular_file(top): for root, dirs, files in os.walk(top, topdown=False): for file_name in files: if file_name.split('.')[-1] == 'ipynb': delete_file_name = os.p

对于python装饰器结合递归的进一步理解 代码如下: import functools def memoize(fn): print('start memoize') known = dict() @functools.wraps(fn) def memoizer(*args): if args not in known: print('memorize %s'%args) # known[args] = fn(*args) for k in known.keys(): print('%s :

my_dict = {, , } key_max = max(my_dict.keys(), key=(lambda k: my_dict[k])) key_min = min(my_dict.keys(), key=(lambda k: my_dict[k])) print('Maximum Value: ',my_dict[key_max]) print('Minimum Value: ',my_dict[key_min])

编码回顾补充: 回顾编码问题:        编码相当于密码本,关系到二进制与看懂的文字的的对应关系.    最早期的密码本:        ascii码:只包含英文字母,数字,特殊字符.            0000 0001:             'fjdskal 我发'            字符:组成你看到的内容的最小单位就是字符.            位:二进制中占有的位置,就是位.            字节:8位表示一个字节.            对于ascii码,一个字

1 深拷贝浅拷贝 1.1 a==b与a is b的区别 a == b    比较两个对象的内容是否相等(可以是不同内存空间) a is b  比较a与b是否指向同一个内存地址,也就是a与b的id是否相同 >>> a = 1 >>> b = 1 >>> a == b True >>> a is b True >>> a = 257 >>> b = 257 >>> a is b Fal

因为有个需求,需要处理文件夹内所有txt文件,将txt里面的数据筛选,重新存储. 虽然手工可以做,但想到了python一直主张的是自动化测试,就想试着写一个自动化处理数据的程序. 一.分析数据格式 需要处理的数据是txt格式存储的.下图中一行中的数据依次是,帧.时间.编号.特征点编号.特征点名字.特征点世界坐标x,y,z,特征点屏幕坐标x,y,一共32个特征点,最后6个数据是头部姿态的位置x,y,z和偏转角度x,y,z.一行共计233个字段. 需要完成的工作是,把特征点的编号,世界坐标,屏幕坐标

首先非常感谢11期的学长薜保库提供了一种非常实用函数递归方法,让实现三层菜单如此简单,不过对所遍历的嵌套字典或列表格式有所要求.有特定的环境下非常实用. 主要针对中国的各省市区进行展示,采用了百度的js接口: http://passport.baidu.com/js/sitedata_bas.js 格式大概如下: var sitedata = [ { name:"请选择", sub:[{name:"请选择"}], type:1}, { name:"北京&q

利用函数编写如下数列: 斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377,610,987,1597,2584,4181,6765,10946,17711,28657,46368 def func(arg1,arg2): if arg1 == 0: print arg1, arg2 arg3 = arg1 + arg2 print arg3 func(arg2, arg3) funcdef func(arg1

本章内容: 深浅拷贝 函数(全局与局部变量) 内置函数 文件处理 三元运算 lambda 表达式 递归(斐波那契数列) 冒泡排序 深浅拷贝 一.数字和字符串 对于 数字 和 字符串 而言,赋值.浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 import copy #定义变量   数字.字符串 n1 = 123 #n1 = 'nick' print(id(n1))   #赋值 n2 = n1 print(i

1,删除目录data下的train及其下的所有文件,相当于linux中的rm -rf import shutil shutil.rmtree('data/train') 2,递归的创建目录data/train,相当于Linux中的 mkdir -p import os os.makedirs('data/train') 人生苦短,我用python.这句话说的真好,以后一定要学好python

1.装饰器原理 def f1(arg): print '验证' arg() def func(): print ' #.将被调用函数封装到另外一个函数 func = f1(func) #.对原函数重新赋值 func() 现在有这样一种需求,原来的基础设施组提供的API接口函数需要都添加验证功能,解决的方法如下: def auth(func): def inner(): #添加验证功能 print 'before' func() return inner def f1(): #原来的函数 prin

死锁现象 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去. 此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程,如下就是死锁 from threading import Thread,Lock import time mutexA = Lock() mutexB = Lock() class MyThread(Thread): def run(self): self.task1() sel

内容概要: 一.递归 二.匿名函数 三.关于python中的深浅拷贝与赋值 一.递归 递归就是函数本身调用自己,直到满足指定条件之后一层层退出函数 递归特性: 必须有一个明确的结束条件 每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少 递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧.由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出) 示列1:求10!

初识递归 递归的定义: 在一个函数里再调用这个函数本身,这种魔性的使用函数的方式就叫做递归. 递归的最大深度--997 递归函数不受外力的阻止会一直执行下去,python为了杜绝此类现象,强制将递归层数控制在997层. 如下为测试python遇到此类情况强制停止的现象 def foo(n): print(n) n += 1 foo(n) FOO(1)#以上为死循环,python会一直执行997次后便提醒用户 以上手段为python为了让用户程序的内存优化所设定的一个默认值,我们也可以自定义它:

在写一个辗转相除求最小公因数的程序的时候,突然发现自己不管怎么写(除了两数恰巧可以整除),return 返回的值恒为 none. 代码为此: def gcd(a,b): if a%b==0: return b else: gcd(b,a%b) 总之调试一下,得到的结果是各部分输出正常. 然后用循环做了一遍: def gcd(a,b): a=int(a) b=int(b) while a%b!=0: save=a a=b b=save%b return b 输入a=25,b=15,收到的结果是5.

汉诺塔问题 汉诺塔的移动可以用递归函数非常简单地实现.请编写move(n, a, b, c)函数,它接收参数n,表示3个柱子A.B.C中第1个柱子A的盘子数量,然后打印出把所有盘子从A借助B移动到C的方法. 汉诺塔问题的实现关键是理解递归的本质.递归问题的关键个人认为是,重目的而略过程.利用递归,我们不需要了解搬移盘子的过程.只需要知道,我们的目的是按照顺序和规则把盘子从A柱放到C柱.于是编写一个函数,move(n, a, b, c).可以这样理解:move(盘子数量, 起点, 缓冲区, 终点)