先說總結，這種方案總的來說就是機械化的強轉，時間復雜度和空間復雜度沒什么變化，唯二的優點可能是1. 不會爆棧，2. 節省了函數調用的開銷
而且最終產出的代碼效果不那么美觀，比較冗長
思路是：當發生遞歸調用時，模擬函數調用的 壓棧 。并處理 入參 和 返回值 和 記錄返回到當前棧的時候該繼續從哪里執行
以如下遞歸( leetcode爬樓梯 )為例
def f(n):
if n = 2:
return n
return f(n - 1) + f(n - 2)
第一步：
將涉及到遞歸調用的，單獨變成最簡單的一行
def f(n):
if n = 2:
return n
a = f(n - 1)
b = f(n - 2)
return a + b
第二步:
我們需要模擬遞歸棧調用，當執行完遞歸回到當前棧的時候需要知道從哪里繼續執行，所以需要一個flag標記，開始的時候為0，我們先手工標記一下，再后序轉換的時候可以方便查看
def f(n):
if n = 2:
return n
a = f(n - 1)
# flag1
b = f(n - 2)
# flag2
return a + b
第三步:
構建解題模版
def f_iter(n):
stack = []
# 入參，接收遞歸調用的(a,b), flag
base_frame = [None, {'a': None, 'b': None}, 0]
first_frame = [(n, 'a'), {}, 0]
stack.append(base_frame)
stack.append(first_frame)
while len(stack) > 1:
arg, local, flag = stack[-1]
arg, aorb = arg
if flag == 0:
pass
elif flag == 1:
pass
elif flag == 2:
pass
return stack[0][-2]['a']
first_frame = [(n, 'a'), {}, 0] 注意此時接收函數返回的時候為什么是一個字典，并且調用參數的時候傳參多了一個'a'，因為函數被遞歸調用了兩次，分別得到一個a和b, 所以在返回的時候需要知道返回是給a還是給b， 如果只遞歸調用了一次，那么就不需要帶上'a'，返回的時候也不用是字典了，最后整個函數執行完成之后，base_frame里面就是最終的答案
第四步：
填充骨架，記住兩點就可以了
函數調用的時候，先將當前棧的flag修改(等再次執行到當前棧的時候知道從哪里繼續執行)
發生 return 的時候 stack.pop 出棧后，將結果寫入棧頂的結果字典
其他照抄就行
def f_iter(n):
stack = []
# 入參，局部變量(a,b), flag
base_frame = [None, {'a': None, 'b': None}, 0]
first_frame = [(n, 'a'), {}, 0]
stack.append(base_frame)
stack.append(first_frame)
while len(stack) > 1:
arg, local, flag = stack[-1]
arg, aorb = arg
if flag == 0:
if arg = 2:
stack.pop()
stack[-1][-2][aorb] = arg
else:
stack[-1][-1] = 1
new_frame = [(arg - 1, 'a'), {}, 0]
stack.append(new_frame)
elif flag == 1:
stack[-1][-1] = 2
new_frame = [(arg - 2, 'b'), {}, 0]
stack.append(new_frame)
elif flag == 2:
a, b = local['a'], local['b']
stack.pop()
stack[-1][-2][aorb] = a + b
return stack[0][-2]['a']
完結，撒花:tada:
另外：有一些函數編程語言，能將所有的遞歸調用轉化成尾調用(非尾遞歸)，這樣就不會發生爆棧的問題，但是目前流行的大多數語言都是沒有這個功能的
附加練習
有興趣可以自己按步驟試一試, 如有見解，歡迎探討:clap:
二叉樹中序遍歷
遞歸版本
class Node:
def __init__(self, val):
self.val = val
self.left = None
self.right = None
def list2tree(l):
if len(l) == 1:
return Node(l[0])
mid = (len(l) - 1) >> 1
root = Node(l[mid])
root.left = list2tree(l[:mid])
root.right = list2tree(l[mid + 1:])
return root
def inorder_recursive(root):
if not root:
return []
return inorder_recursive(root.left) + [root.val] + inorder_recursive(root.right)
l = list(range(1, 2 2))
tree = list2tree(l)
c = inorder_recursive(tree)
print(c)
非遞歸版本
class Node:
def __init__(self, val):
self.val = val
self.left = None
self.right = None
def list2tree(l):
stack = []
# (root, left_right), {'a':,'b':}, flag
base_frame = [None, {}, 0]
first_frame = [(l, 'a'), {}, 0]
stack.append(base_frame)
stack.append(first_frame)
while len(stack) >1:
cur = stack[-1]
arg, local, flag = cur
arg, aorb = arg
mid = (len(arg) - 1) >> 1
if flag == 0:
if len(arg) == 1:
stack.pop()
stack[-1][-2][aorb] = Node(arg[0])
else:
stack[-1][-1] = 1
new_frame = [(arg[:mid],'a'), {}, 0]
stack.append(new_frame)
elif flag == 1:
stack[-1][-1] = 2
new_frame = [(arg[mid+1:],'b'),{}, 0]
stack.append(new_frame)
elif flag == 2:
left, right = local['a'], local['b']
root = Node(arg[mid])
root.left = left
root.right = right
stack.pop()
stack[-1][-2][aorb] = root
return stack[0][-2]['a']
def inorder_recursive(root):
stack = []
base_frame = [None, {}, 0]
first_frame = [(root, 'a'), {'a': None, 'c': None}, 0]
stack.append(base_frame)
stack.append(first_frame)
while len(stack) > 1:
cur = stack[-1]
arg, local, flag = cur
arg, left_right = arg
if flag == 0:
if not arg:
stack.pop()
stack[-1][-2][left_right] = []
else:
stack[-1][-1] = 1
new_frame = [(arg.left, 'a'), {}, 0]
stack.append(new_frame)
elif flag == 1:
stack[-1][-1] = 2
new_frame = [(arg.right, 'c'), {}, 0]
stack.append(new_frame)
elif flag == 2:
b = [arg.val]
ret = local['a'] + b + local['c']
stack.pop()
stack[-1][-2][left_right] = ret
return stack[0][-2]['a']
l = list(range(1, 2 2))
tree = list2tree(l)
c = inorder_recursive(tree)
print(c)
以上就是python如何實現遞歸轉非遞歸的詳細內容，更多關于python 遞歸轉非遞歸的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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