リスト要素の合計と累乗の計算のための再帰関数を実装するにはどうすればよいですか?
リスト要素を合計するための再帰関数
当面のタスクは、適切に「listSum」という名前の、計算できる Python 関数を作成することです。指定されたリスト内のすべての整数の合計。組み込み関数を利用していないにもかかわらず、関数は再帰的アプローチを採用する必要があります。
再帰戦略を理解する
再帰の本質を理解するには、次のことを定式化するのが役立ちます。関数自体を使用した関数の結果。この場合、最初の数値と、同じ関数を残りのリスト要素に適用して得られた結果を組み合わせることで、望ましい結果を得ることができます。
たとえば、リスト [1, 3, 4, 5] について考えてみましょう。 , 6]:
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([])))))
入力リストが空になり、その時点で合計がゼロになると、関数は再帰を停止します。これは再帰の基本条件として知られています。
単純な再帰実装
再帰関数の単純なバージョンは次のようになります。
<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>
このアプローチは、リストが空になるまで再帰的に自分自身を呼び出し、最終的に合計を返します。
末尾呼び出し再帰
末尾呼び出しとして知られる最適化された形式の再帰最適化を使用して、機能の効率を高めることができます。このバリアントでは、return ステートメントは再帰呼び出しの結果に直接依存するため、中間関数呼び出しの必要がなくなります。
<code class="python">def listSum(ls, result): if not ls: return result return listSum(ls[1:], result + ls[0])</code>
ここで、関数は追加のパラメーター 'result' を受け取ります。これまでに積み上げた金額。基本条件は「結果」を返しますが、再帰呼び出しはリスト内の後続の要素とともに「結果」を渡します。
Sliding Index Recursion
効率化のため, 処理対象の要素を追跡するスライディング インデックスを採用することで、余分な中間リストの作成を回避できます。これにより、基本条件も変更されます。
<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>
ネストされた関数の再帰
コードの可読性を高めるために、プライマリ関数を保持したまま、内部関数内に再帰ロジックをネストできます。引数を渡すことだけを担当する関数です。
<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>
デフォルト パラメータの再帰
デフォルト パラメータを使用すると、関数の引数を処理するための簡略化されたアプローチが提供されます。
<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>
この場合、呼び出し元が引数を省略すると、「index」と「result」の両方にデフォルト値の 0 が使用されます。
Recursive Power Function
再帰の概念を適用すると、指定された数値のべき乗を計算する関数を設計できます。
<code class="python">def power(base, exponent): # Base condition, if 'exponent' is lesser than or equal to 1, return 'base' if exponent <= 1: return base return base * power(base, exponent - 1)</code>
同様に、末尾呼び出しに最適化されたバージョンを実装できます。
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([])))))
このバージョンでは、各再帰呼び出しで指数値を減らし、「結果」と「ベース」を乗算し、最終的に目的の結果を返します。
以上がリスト要素の合計と累乗の計算のための再帰関数を実装するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
