关于python：为什么这种递归方式和它意味着什么？


Why this way for the recursion and what does it mean?

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我在试着理解这段代码

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def listSum(ls):
    if not ls:
        return 0

    return ls[0] + listSum(ls[1:])

有两件事让我有点烦

  • if not ls:—什么意思？由于没有具体说明，它在寻找什么？
  • ls[0] + listSum(ls[1:])—我试过只使用listSum(ls[0:])，但出现了运行错误。为什么？我为什么要坚持使用ls[0] + listSum(ls[1:])？
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    想象一下它叫…

    1
    listSum([3, 5, 3, 7])

    它可以归结为…

    1
    return ls[0] + listSum(ls[1:])

    …评估为…

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    return 3 + listSum([5, 3, 7])

    然后，listSum([5, 3, 7])作为5 + listsum([3, 7])。

    然后，listSum([3, 7])作为3 + listsum([7])。

    然后，listSum([7])作为7 + listsum([])，这是not ls启动并返回0的地方。

    所以，完整的东西被评估为…

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    3 + 5 + 3 + 7 + 0

    笔记：

    • listSum(ls[1:])每次都在缩短列表，减少剩余问题的复杂性，直到listSum的调用接收到一个空列表：if not ls: return 0处理的小问题。

    • 递归解决方案通常由两部分组成：一个用于最简单可能的输入的解决方案(有时是几个非常简单的情况)，以及一些说明如何接受任意复杂的输入并将其简化为一个公式，从而进行一个或多个回避调用，每个调用至少要简单一点，总是朝着最简单的输入移动。SIST输入

    • "我尝试过使用listSum(ls[0:])"—ls[0:]返回ls的副本—它会要求对同一个列表进行无限次处理。

    • 可以说，更直观地处理一个元素的列表——if len(ls) == 1: return ls[0]，但是如果有人调用listSum([])，你会尝试访问[0](在if下面的另一个代码中)并引发异常；处理空列表会使返回0的listSum([])对yo来说更容易使用。UR应用程序，但另一方面，让listSum([])引发异常可能会发现列表意外为空的错误-您可以决定哪一个对您更有用；很高兴，如果您确实处理了空列表案例，len(ls) == 1案例，那么"只适用于"相同的递归逻辑

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