Mengapa Fungsi GCD Rekursif Saya Tiada Kembali?
Memahami Nilai Pulangan dalam Fungsi Rekursif Python
Dalam fungsi rekursif, adalah penting untuk mengendalikan nilai pulangan panggilan rekursif dengan betul untuk mendapatkan hasil yang diingini. Mari kita periksa kod yang disediakan untuk memahami mengapa ia mengembalikan Tiada dalam kes tertentu.
Fungsi gcdIter bertujuan untuk mencari pembahagi sepunya terbesar (GCD) bagi dua nombor menggunakan pendekatan berulang. Walau bagaimanapun, isunya terletak pada panggilan rekursif:
<code class="python">gcdIter(a, b%a) </code>
Fungsi gagal memberikan nilai pulangan bagi panggilan rekursif. Secara lalai, Python mengembalikan Tiada apabila fungsi tidak mengembalikan nilai secara eksplisit. Oleh itu, apabila fungsi dipanggil secara rekursif, nilai tiada menulis ganti nilai GCD yang betul.
Untuk mengatasinya, kita perlu meneruskan nilai pulangan panggilan rekursif dengan kata kunci pulangan:
<code class="python">return gcdIter(a, b % a)</code>
Sekarang, fungsi memberikan nilai GCD yang diperoleh daripada panggilan rekursif, memastikan hasil yang betul dikembalikan.
Selain itu, kod boleh dipermudahkan lagi dengan menggunakan tugasan berbilang sasaran dalam definisi fungsi:
<code class="python">def gcdIter(a, b): a, b = min(a, b), max(a, b) if b % a == 0: return a return gcdIter(a, b % a)</code>
Sebagai alternatif, versi yang lebih padat bagi fungsi lelaran GCD boleh dinyatakan seperti berikut:
<code class="python">def gcd_iter(a, b): return gcd_iter(b, a % b) if b else abs(a)</code>
Dengan membetulkan panggilan rekursif dan menggunakan nilai pulangan yang sesuai, fungsi gcdIter boleh cari GCD dua nombor dengan berkesan tanpa mengembalikan Tiada dalam apa jua keadaan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Fungsi GCD Rekursif Saya Tiada Kembali?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
