关于python递归函数怎样理解

递归的思想主要是能够重复某些动作，比如简单的阶乘，次方，回溯中的八皇后，数独，还有汉诺塔，分形。

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由于堆栈的机制，一般的递归可以保留某些变量在历史状态中，比如你提到的return

x

*

power...,

但是某些或许庞大的问题或者是深度过大的问题就需要尽量避免递归，因为可能会栈溢出。还有一个问题是～python不支持尾递归优化！！！！所以～还是尽量避免递归的出现。

def

power(x,

n)

if

n

0:

return

1

return

x

*

power(x,

n

-

1)

power(3,

3)

3

*

power(3,

2)

3

*

(3

*

power(3,

1))

3

*

(3

*

(3

*

power(3,

0)))

3

*

(3

*

(3

*

1))

这里n

=

0,

return

1

3

*

(3

*

3)

3

*

9

27

当函数形参n=0的时候，开始回退～直到第一次调用power结束。

python递归函数

def Sum(m): #函数返回两个值：递归次数，所求的值 if m==1:return 1,m return 1+Sum(m-1)[0],m+Sum(m-1)[1]cishu=Sum(10)[0] print cishu def Sum(m,n=1): ... if m==1:return n,m ... return n,m+Sum(m-1,n+1)[1] print Sum(10)[0] 10 print Sum(5)[0] 5

Python中的各种锁？

大致罗列一下：

一、全局解释器锁（GIL）

1、什么是全局解释器锁

每个CPU在同一时间只能执行一个线程，那么其他的线程就必须等待该线程的全局解释器，使用权消失后才能使用全局解释器，即使多个线程直接不会相互影响在同一个进程下也只有一个线程使用cpu，这样的机制称为全局解释器锁（GIL）。GIL的设计简化了CPython的实现，使的对象模型包括关键的内建类型，如：字典等，都是隐含的，可以并发访问的，锁住全局解释器使得比较容易的实现对多线程的支持，但也损失了多处理器主机的并行计算能力。

2、全局解释器锁的好处

1）、避免了大量的加锁解锁的好处

2）、使数据更加安全，解决多线程间的数据完整性和状态同步

3、全局解释器的缺点

多核处理器退化成单核处理器，只能并发不能并行。

4、GIL的作用：

多线程情况下必须存在资源的竞争，GIL是为了保证在解释器级别的线程唯一使用共享资源（cpu）。

二、同步锁

1、什么是同步锁？

同一时刻的一个进程下的一个线程只能使用一个cpu，要确保这个线程下的程序在一段时间内被cpu执，那么就要用到同步锁。

2、为什么用同步锁？

因为有可能当一个线程在使用cpu时，该线程下的程序可能会遇到io操作，那么cpu就会切到别的线程上去，这样就有可能会影响到该程序结果的完整性。

3、怎么使用同步锁？

只需要在对公共数据的操作前后加上上锁和释放锁的操作即可。

4、同步锁的所用：

为了保证解释器级别下的自己编写的程序唯一使用共享资源产生了同步锁。

三、死锁

1、什么是死锁？

指两个或两个以上的线程或进程在执行程序的过程中，因争夺资源或者程序推进顺序不当而相互等待的一个现象。

2、死锁产生的必要条件？

互斥条件、请求和保持条件、不剥夺条件、环路等待条件

3、处理死锁的基本方法？

预防死锁、避免死锁（银行家算法）、检测死锁（资源分配）、解除死锁：剥夺资源、撤销进程

四、递归锁

在Python中为了支持同一个线程中多次请求同一资源，Python提供了可重入锁。这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。递归锁分为可递归锁与非递归锁。

五、乐观锁

假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。

六、悲观锁

假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。

python常用的加锁方式：互斥锁、可重入锁、迭代死锁、互相调用死锁、自旋锁。

死锁与递归锁

一 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.func1()

self.func2()

def func1(self):

mutexA.acquire()

print('\033[41m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)

if name == ' main ':

for i in range(10):

t=MyThread()

t.start()

执行效果

Thread-1 拿到A锁

Thread-1 拿到B锁

Thread-1 拿到B锁

Thread-2 拿到A锁 #出现死锁，整个程序阻塞住

二 递归锁

解决方法，递归锁，在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock。

这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁，二者的区别是：递归锁可以连续acquire多次，而互斥锁只能acquire一次

from threading import Thread,RLock

import time

mutexA=mutexB=RLock() #一个线程拿到锁，counter加1,该线程内又碰到加锁的情况，则counter继续加1，这期间所有其他线程都只能等待，等待该线程释放所有锁，即counter递减到0为止

class MyThread(Thread):

def run(self):

self.func1()

self.func2()

def func1(self):

mutexA.acquire()

print('\033[41m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)

if name == ' main ':

for i in range(10):

t=MyThread()

t.start()

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