


Comment calculer récursivement la somme des éléments dans une liste en Python ?
Bases de la récursion en Python
La récursion est une technique puissante en informatique où une fonction s'appelle pour résoudre un problème. Dans ce contexte, nous abordons la question du développement d'une fonction Python récursive appelée "listSum" pour déterminer la somme de tous les entiers d'une liste donnée.
Considérez le problème : "Écrivez une fonction récursive, 'listSum,' qui prend une liste d'entiers et renvoie la somme de tous les entiers de la liste. "
Compréhension conceptuelle
Comprendre comment résoudre ce problème de manière récursive implique d'exprimer la solution en termes de fonction elle-même. Dans ce scénario, le résultat peut être obtenu en ajoutant le premier nombre au résultat de l'application de la même fonction aux éléments restants de la liste. Par exemple :
listSum([1, 3, 4, 5, 6]) = 1 + listSum([3, 4, 5, 6]) = 1 + (3 + listSum([4, 5, 6])) = 1 + (3 + (4 + listSum([5, 6]))) = 1 + (3 + (4 + (5 + listSum([6])))) = 1 + (3 + (4 + (5 + (6 + listSum([])))))
Dans cet exemple, la condition de base est listSum([]), qui représente une liste vide. Puisqu'une liste vide n'a aucun élément à additionner, son résultat est 0.
Implémentation de listSum
<code class="python">def listSum(ls): # Base condition if not ls: return 0 # First element + result of calling `listsum` with rest of the elements return ls[0] + listSum(ls[1:])</code>
Dans cette implémentation, nous vérifions une liste vide comme condition de base et renvoyons 0. Pour les listes avec des éléments, nous ajoutons le premier élément au résultat récursif des éléments restants.
Récursion d'appel de queue
Pour l'optimisation, nous pouvons éviter de nous fier à la valeur de retour de l'appel récursif précédent . Passer le résultat en paramètre nous permet de renvoyer immédiatement la valeur lorsque la condition de base est remplie :
<code class="python">def listSum(ls, result): if not ls: return result return listSum(ls[1:], result + ls[0])</code>
Cette version accumule effectivement la somme dans le paramètre 'result' et la renvoie lorsque la condition de base est remplie .
Passing Around Index
Pour éviter de créer des listes intermédiaires, on peut passer l'index de l'élément courant :
<code class="python">def listSum(ls, index, result): # Base condition if index == len(ls): return result # Call with next index and add the current element to result return listSum(ls, index + 1, result + ls[index])</code>
La condition de base vérifie si l'index a atteint la fin de la liste.
Version de la fonction interne
Pour simplifier la gestion des paramètres, nous pouvons créer une fonction interne pour gérer la récursion :
<code class="python">def listSum(ls): def recursion(index, result): if index == len(ls): return result return recursion(index + 1, result + ls[index]) return recursion(0, 0)</code>
Version des paramètres par défaut
Pour plus de simplicité, nous pouvons utiliser les paramètres par défaut :
<code class="python">def listSum(ls, index=0, result=0): # Base condition if index == len(ls): return result # Call with next index and add the current element to result return listSum(ls, index + 1, result + ls[index])</code>
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
