Python中使用装饰器来优化尾递归的示例

yipeiwu_com6年前Python基础

尾递归简介
尾递归是函数返回最后一个操作是递归调用,则该函数是尾递归。
递归是线性的比如factorial函数每一次调用都会创建一个新的栈(last-in-first-out)通过不断的压栈,来创建递归, 很容易导致栈的溢出。而尾递归则使用当前栈通过数据覆盖来优化递归函数。
阶乘函数factorial, 通过把计算值传递的方法完成了尾递归。但是python不支出编译器优化尾递归所以当递归多次的话还是会报错(学习用)。

eg:

def factorial(n, x):
  if n == 0:
    return x
  else:
    return factorial(n-1, n*x)

print factorial(5, 1) # 120

尾递归优化
这里用到了斐波那契数来作为例子.线性递归的算法由于太过一低效就被我们Pass掉了,我们先来看尾递过方式的调用:

(n,b1=1,b2=1,c=3):
 if n<3:
  return 1
 else:
  if n==c:
   return b1+b2
  else:
   return Fib(n,b1=b2,b2=b1+b2,c=c+1)

这段程序我们来测试一下,调用 Fib(1001)结果:

>>> def Fib(n,b1=1,b2=1,c=3):

...  if n<3:

...   return 1

...  else:

...   if n==c:

...    return b1+b2

...   else:

...    return Fib(n,b1=b2,b2=b1+b2,c=c+1)

... 

>>> Fib(1001)

70330367711422815821835254877183549770181269836358732742604905087154537118196933579742249494562611733487750449241765991088186363265450223647106012053374121273867339111198139373125598767690091902245245323403501L

>>> 

如果我们用Fib(1002),结果,茶几了,如下:

 .....

 File "<stdin>", line 8, in Fib

 File "<stdin>", line 8, in Fib

 File "<stdin>", line 8, in Fib

 File "<stdin>", line 8, in Fib

 File "<stdin>", line 8, in Fib

 File "<stdin>", line 8, in Fib

RuntimeError: maximum recursion depth exceeded

>>> 

好了,现在我们来尾递归优化

我们给刚才的Fib函数增加一个Decorator,如下:

@tail_call_optimized
def Fib(n,b1=1,b2=1,c=3):
 if n<3:
  return 1
 else:
  if n==c:
   return b1+b2
  else:
   return Fib(n,b1=b2,b2=b1+b2,c=c+1)

 
恩,就是这个@tail_call_optimized的装饰器 ,这个装饰器使Python神奇的打破了调用栈的限制。

这下即使我们Fib(20000),也能在780ms跑出结果(780ms是以前博文提到那台2000元的上网本跑出来的结果)

不卖关子了,下面我们来看看这段神奇的代码: 

class TailRecurseException: 
 def __init__(self, args, kwargs): 
 self.args = args 
 self.kwargs = kwargs 
 
def tail_call_optimized(g): 
 """ 
 This function decorates a function with tail call 
 optimization. It does this by throwing an exception 
 if it is it's own grandparent, and catching such 
 exceptions to fake the tail call optimization. 
 
 This function fails if the decorated 
 function recurses in a non-tail context. 
 """ 
 def func(*args, **kwargs): 
 f = sys._getframe() 
 if f.f_back and f.f_back.f_back and f.f_back.f_back.f_code == f.f_code: 
  raise TailRecurseException(args, kwargs) 
 else: 
  while 1: 
  try: 
   return g(*args, **kwargs) 
  except TailRecurseException, e: 
   args = e.args 
   kwargs = e.kwargs 
 func.__doc__ = g.__doc__ 
 return func

使用的方法前面已经展示了,令我感到大开眼界的是,作者用了抛出异常然后自己捕获的方式来打破调用栈的增长,简直是太匪夷所思了。而且效率问题,和直接尾递归Fib相比大概造成了五倍的时间开销。

最后很不可思议的,尾递归优化的目的达成了。

相关文章

python实现微信防撤回神器

本文实例为大家分享了python实现微信防撤回神器的具体代码,供大家参考,具体内容如下 手写辛苦,希望给赞 #!/usr/local/bin/python3 # coding=utf...

Python进行数据科学工作的简单入门教程

Python进行数据科学工作的简单入门教程

Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境。遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke)。在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyDat...

python3读取MySQL-Front的MYSQL密码

前言 同样的套路又来了,继续尝试从配置文件中读取敏感的信息,这次轮到的是MySQL-Front。 MySQL-Front就一款开源的mysql管理工具,官方网站http://www.my...

Python的互斥锁与信号量详解

并发与锁 多个线程共享数据的时候,如果数据不进行保护,那么可能出现数据不一致现象,使用锁,信号量、条件锁 互斥锁 1. 互斥锁,是使用一把锁把代码保护起来,以牺牲性能换取代码的安全...

numpy.linspace函数具体使用详解

numpy.linspace函数具体使用详解

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 在指定的间隔内返回均匀间隔的数...