# 实现Python递归加速教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下实现Python递归加速的整体流程。可以用下面的表格展示步骤：
```mermaid
erDiagram
理解问题 --> 编写递归函数 --> 使用装饰器加速递归
```
## 2. 每一步的具体操作
### 2.1 理解问题
在开始编写递归函数之前，首先要彻底理解问题的本质。确保清楚递归函数的输入、输
原创
2024-05-04 05:23:37
54阅读
python递归(函数)
递归：一个过程或函数调用自身的一种方法。1. 效果图2. 代码 def factorial(n):
'''
该函数用来求任意数的阶乘
参数：
n 要求阶乘的数字
'''
# 基线条件 判断n是否为1，如果为1则此时不能再继续递归
if n == 1 :
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2023-08-04 14:22:38
70阅读
递归在解决某些问题的时候使得我们思考的方式得以简化，代码也更加精炼，容易阅读。那么既然递归有这么多的优点，我们是不是什么问题都要用递归来解决呢？难道递归就没有缺点吗？今天我们就来讨论一下递归的不足之处。谈到递归就不得不面对它的效率问题。 为什么递归是低效的 还是拿斐波那契（Fibonacci）数列来做例子。在很多教科书或文章中涉及到递归或计算复杂性的地方都会将计算斐波那契数列的程序作为经典示例
函数递归调用是很常见的做法，但是它往往是低效的，本文探讨优化递归效率的思路。1.尾递归转换成迭代尾递归是一种简单的递归，它可以用迭代来代替 比如 求阶乘函数的递归表达 int
f(
int
n)
...
{
if(n<0)return 1;
return n*f(n-1);
}
可以转换成完全等价的循环迭代
int f(
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2024-08-20 16:09:58
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标题效果：你就是给你一程了两个递推公式公式，第一个让你找到n结果项目。注意需要占用该公式的复发和再构造矩阵。Arc of DreamTime Limit: 2000/2000 MS (Java/Others)Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others)Total...
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2015-08-23 09:26:00
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2评论
1. NumExpr是什么？NumExpr是一个用于numpy类型快速数值表达式计算的第三方Python加速库。有了它， 在数组上操作的表达式（如3xa+4xb）相比在python中执行速度更快，所需内存空间占用更少。 值得一提的是，NumExpr集成了intel的vml（向量数学计算库 vectore math library）技术， 这使得数值型表达式的计算速度得到了进一步提升。2. Nume
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2023-08-07 21:12:33
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递归：一种直接直接或者间接调用自身算法的过程递归在调用的过程中，是在上一层循环还没有结束直接进入下一层，多层嵌套调用实现调用例1： 1 def func(n):
2 print(n)
3 if n > 1:
4 t = func(n / 2)
5 print('T', t) # 当循
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2023-06-22 00:17:41
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函数的递归（recursion）是编程语言里的重要组成部分，那么什么是函数的递归呢？函数的递归就是函数自己调用自己，直到找到一个返回值，再按照一定的规则返回函数的结果。递归的实现，是函数对本身的调用，每次调用时都会栈中进行操作，当没有返回时，程序出现bug在Python语言中，设置了递归的层数，一般是100层，当超过这个层数的时候，Python会抛出一个错误，结束递归>>> de
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2023-08-04 19:24:36
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这篇文章主要介绍了python中的函数递归和迭代原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下一、递归1、递归的介绍什么是递归?程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相
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2023-08-14 07:14:07
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Python用的好，猪也能飞起来。
今天，带大家学习如何让Python飞起来的方法，干货满满哦！
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。最原始的代码
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2023-07-11 11:49:16
157阅读
Python有时用起来确实很慢，我敢打赌你肯定抱怨过这一点，尤其是那些用惯了C，C ++或Java的人。但其实很多时候，Python的效率并没有达到它应有的速度，有一些让它马达开足的小技巧，一起来学习吧！1.避免使用全局变量import mathsize = 10000for x in range(size):for y in range(size):z = math.sqrt(x) + math
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2024-06-13 18:37:08
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作者 | Adam GeitgeyPython绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?或者要调整一百万张图片？总有对应的Python库让你轻松完成任务。然而，Python的运营速度一直饱受诟病。默认状态下，Python程序使用单个CPU的单个进程。如果你的电脑是最近十年生产的，多数情况下会有4个及以上CPU核。也就是说，当你在等程序运行结束的时候，你的计算机有7
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2023-08-05 20:01:36
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我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。而今天我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速
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2024-03-13 16:06:36
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文章作者：梦家 文章目录代码加速技巧NumbaPython 多线程Modin 库联系作者 代码加速技巧Python相比于C++来说有着十分用户友好的编程方式与众多的机器学习和深度学习库，入门快、学习轻松，但其性能劣势一直为人诟病。因此，很多工程师致力于提高python代码性能。本文记录下目前我所知道的Python代码加速方法！NumbaNumba 是一个开源的 JIT 编译器可以纯Python和
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2023-08-10 13:00:33
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2.为什么选择Numba？所以，为什么要选择Numba？特别是当存在有许多其他编译器，例如cython或任何其他类似的编译器，或类似pypy的东西时。选择Numba的理由很简单，那就是因为你不需要离开使用Python编写代码的舒适区。是的，你没看错，你不需要为了加速数据的运行速度而改变你的代码，这与从具有类型定义的相似cython代码获得的加速相当。那不是更好么？你只需要在函数周围添加一个熟悉的P
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2023-11-28 23:12:15
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简介：numba是Anaconda公司开发的针对Python的开源JIT编译器，用于提供Python版CPU和GPU编程，速度比原生Python快数十倍。numba是第三方库，可以在运行时将Python代码编译为本地机器指令，而不会强制大幅度的改变普通的Python代码，使得在部分场景下执行Python的效率得到飞速的提升。工作原理对比：Python文件执行过程1、.py文件通过解释器转化为虚拟机
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2023-08-14 11:23:53
341阅读
高效执行python代码：使用numba包对Python程序加速前言1. Numba简介2. Numba的简单使用 前言python由于它动态解释性语言的特性，编写出来的代码实际上需要靠CPython编译成C语言之后才能运行。相比于java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。而numba就是解决python慢的一大利器，可以让pytho
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2023-11-21 22:47:49
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pip 提速方法主要有两种，一种是临时提速，一种是永久提速。1. 临时提速：在 pip install 包名 后面加上 -i + 镜像地址，这样 pip 安装时即可成倍的提速了。 国内主要镜像地址如下：清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 ht
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2023-06-25 23:10:42
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我们先看一个原始代码：import time
def foo(x, y):
tt = time.time()
s = 0
for i in range(x, y):
s *= i
print('time:{}'.format(time.time() - tt))
return s
print(foo(1,100000000))看一下运算时
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2024-02-09 22:13:35
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# 1. 查看使用库源码经常听人说，多看源码。源码不仅能帮我们搞清楚运行机制，还能学习优秀的库或者框架的最佳实践。调用库时，你可以在你好奇的几乎任何地方点击 Command+B，就可以很方便的跳转到源码里的类，方法，函数，变量的定义。写 Python 代码时，你会严格遵守 pep8 规范么？还是要遵守的，不然代码传到 github 或者知乎上被人怼就不好了。但是如果靠肉眼去检查和注意的话，太累，靠
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2023-08-22 11:45:37
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