这里有一个尾递归函数

def recursive_function(n, sum):
    if n < 1:
        return sum
    else:
        return recursive_function(n-1, sum+n)

c = 998
print(recursive_function(c, 0))

它一直工作到n=997,然后它就中断并抛出一个RecursionError:在比较中超过了最大递归深度。这只是一个堆栈溢出吗?有办法绕过它吗?


当前回答

看起来你只需要设置一个更高的递归深度:

import sys
sys.setrecursionlimit(1500)

其他回答

如果你只想得到很少的斐波那契数,你可以使用矩阵法。

from numpy import matrix

def fib(n):
    return (matrix('0 1; 1 1', dtype='object') ** n).item(1)

它的速度很快,因为numpy使用了快速求幂算法。结果是O(log n)比比奈公式好因为它只使用整数。但如果你想让所有的斐波那契数都不超过n,最好是死记硬背。

我想给你一个使用内存计算斐波那契的例子,因为这将允许你使用递归计算更大的数字:

cache = {}
def fib_dp(n):
    if n in cache:
        return cache[n]
    if n == 0: return 0
    elif n == 1: return 1
    else:
        value = fib_dp(n-1) + fib_dp(n-2)
    cache[n] = value
    return value

print(fib_dp(998))

这仍然是递归的,但是使用了一个简单的哈希表,允许重用以前计算的斐波那契数,而不是重新计算。

是的,它是防止堆栈溢出的一种方法。Python(或者更确切地说,CPython实现)没有优化尾部递归,并且无限制的递归会导致堆栈溢出。你可以用sys.getrecursionlimit检查递归限制:

import sys
print(sys.getrecursionlimit())

并使用sys.setrecursionlimit更改递归限制:

sys.setrecursionlimit(1500)

但这样做是危险的——标准限制有点保守,但Python的堆栈框架可能相当大。

Python不是函数式语言,尾递归也不是一种特别有效的技术。如果可能的话,迭代地重写算法通常是一个更好的主意。

如果你经常需要改变递归限制(例如在解决编程难题时),你可以定义一个简单的上下文管理器,像这样:

import sys

class recursionlimit:
    def __init__(self, limit):
        self.limit = limit

    def __enter__(self):
        self.old_limit = sys.getrecursionlimit()
        sys.setrecursionlimit(self.limit)

    def __exit__(self, type, value, tb):
        sys.setrecursionlimit(self.old_limit)

然后调用具有自定义限制的函数,您可以这样做:

with recursionlimit(1500):
    print(fib(1000, 0))

从with语句体退出时,递归限制将恢复到默认值。

附注:您可能还想增加Python进程的堆栈大小,以获得较大的递归限制值。例如,这可以通过ulimit shell内置或limits.conf(5)文件来完成。

看起来你只需要设置一个更高的递归深度:

import sys
sys.setrecursionlimit(1500)