python不存在並堆棧溢出（python會不會溢出）

本文目錄一覽：

• 1、python stack overflow 怎麼解決
• 2、python無法創建新的堆棧防護頁面
• 3、windows下python命令不存在怎麼辦
• 4、Python3：怎麼通過遞歸函數
• 5、python 遞歸限制

python stack overflow 怎麼解決

stack overflow是堆棧溢出。堆棧溢出的產生是由於過多的函數調用，導致調用堆棧無法容納這些調用的返回地址，一般在遞歸中產生。堆棧溢出很可能由無限遞歸（Infinite recursion）產生，但也可能僅僅是過多的堆棧層級。請對應檢查一下。

python無法創建新的堆棧防護頁面

一個插件問題，在工具選項中關掉IntelliTrace就可以了。

在編程定義屬性時，應注意是否該屬性已經存在於基類，如果存在，就需要判斷是需要重寫該屬性，還是隱藏該屬性。遞歸的調用一定要謹慎，否則可能造成溢出，導致崩潰。

無法創建新的堆棧防護頁面一般都是因為電腦系統的問題，此時你可以使用U盤啟動盤對電腦進行重建主引導記錄或者重新分區，再重裝系統即可解決。另外，在操作系統之前，一定要備份好數據，避免不必要的損失。

windows下python命令不存在怎麼辦

windows下python命令不存在的解決方法：首先打開高級系統設置，找到環境變量；然後在系統變量中找到Path變量，雙擊進入編輯界面；最後添加Python的安裝路徑即可。

問題：

（推薦教程：Python入門教程）

在cmd中輸入python命令提示「不是內部或外部命令」，如下圖所示。

解決方法：

首先右鍵點擊「此電腦」，選擇「屬性」，在彈出的系統界面中選擇「高級系統設置」，找到「環境變量」。

然後在「系統變量」中找到變量Path，雙擊Path變量進入編輯界面。

接着在編輯環境變量對話框中點擊「新建」，添加Python的安裝路徑。

最後再次進入cmd命令窗口，輸入python命令則出現下圖顯示的內容，輸入print(『hello world』)也成功執行。

Python3：怎麼通過遞歸函數

函數的遞歸調用

遞歸問題是一個說簡單也簡單，說難也有點難理解的問題.我想非常有必要對其做一個總結.

首先理解一下遞歸的定義，遞歸就是直接或間接的調用自身.而至於什麼時候要用到遞歸，遞歸和非遞歸又有那些區別？又是一個不太容易掌握的問題，更難的是對於遞歸調用的理解.下面我們就從程序+圖形的角度對遞歸做一個全面的闡述.

我們從常見到的遞歸問題開始:

1 階層函數

#include iostream

using namespace std;

int factorial(int n)

{

if (n == 0)

{

return 1;

}

else

{

int result = factorial(n-1);

return n * result;

}

}

int main()

{

int x = factorial(3);

cout x endl;

return 0;

}

這是一個遞歸求階層函數的實現。很多朋友只是知道該這麼實現的，也清楚它是通過不斷的遞歸調用求出的結果.但他們有些不清楚中間發生了些什麼.下面我們用圖對此做一個清楚的流程:

根據上面這個圖，大家可以很清楚的看出來這個函數的執行流程。我們的階層函數factorial被調用了4次.並且我們可以看出在調用後面的調用中，前面的調用並不退出。他們同時存在內存中。可見這是一件很浪費資源的事情。我們該次的參數是3.如果我們傳遞10000呢。那結果就可想而知了.肯定是溢出了.就用int型來接收結果別說10000，100就會產生溢出.即使不溢出我想那肯定也是見很浪費資源的事情.我們可以做一個粗略的估計:每次函數調用就單變量所需的內存為:兩個int型變量.n和result.在32位機器上佔8B.那麼10000就需要10001次函數調用.共需10001*8/1024 = 78KB.這只是變量所需的內存空間.其它的函數調用時函數入口地址等仍也需要佔用內存空間。可見遞歸調用產生了一個不小的開銷.

2 斐波那契數列

int Fib(int n)

{

if (n = 1)

{

return n;

}

else

{

return Fib(n-1) + Fib(n-2);

}

}

這個函數遞歸與上面的那個有些不同.每次調用函數都會引起另外兩次的調用.最後將結果逐級返回.

我們可以看出這個遞歸函數同樣在調用後買的函數時，前面的不退出而是在等待後面的結果，最後求出總結果。這就是遞歸.

3

#include iostream

using namespace std;

void recursiveFunction1(int num)

{

if (num 5)

{

cout num endl;

recursiveFunction1(num+1);

}

}

void recursiveFunction2(int num)

{

if (num 5)

{

recursiveFunction2(num+1);

cout num endl;

}

}

int main()

{

recursiveFunction1(0);

recursiveFunction2(0);

return 0;

}

運行結果:

1

2

3

4

4

3

2

1

該程序中有兩個遞歸函數。傳遞同樣的參數，但他們的輸出結果剛好相反。理解這兩個函數的調用過程可以很好的幫助我們理解遞歸:

我想能夠把上面三個函數的遞歸調用過程理解了，你已經把遞歸調用理解的差不多了.並且從上面的遞歸調用中我們可以總結出遞歸的一個規律：他是逐級的調用，而在函數結束的時候是從最後面往前反序的結束.這種方式是很佔用資源，也很費時的。但是有的時候使用遞歸寫出來的程序很容易理解，很易讀.

為什麼使用遞歸:

1 有時候使用遞歸寫出來的程序很容易理解，很易讀.

2 有些問題只有遞歸能夠解決.非遞歸的方法無法實現.如:漢諾塔.

遞歸的條件:

並不是說所有的問題都可以使用遞歸解決，他必須的滿足一定的條件。即有一個出口點.也就是說當滿足一定條件時，程序可以結束，從而完成遞歸調用，否則就陷入了無限的遞歸調用之中了.並且這個條件還要是可達到的.

遞歸有哪些優點:

易讀，容易理解，代碼一般比較短.

遞歸有哪些缺點:

佔用內存資源多，費時，效率低下.

因此在我們寫程序的時候不要輕易的使用遞歸，雖然他有他的優點，但是我們要在易讀性和空間，效率上多做權衡.一般情況下我們還是使用非遞歸的方法解決問題.若一個算法非遞歸解法非常難於理解。我們使用遞歸也未嘗不可.如:二叉樹的遍歷算法.非遞歸的算法很難與理解.而相比遞歸算法就容易理解很多.

對於遞歸調用的問題，我們在前一段時間寫圖形學程序時，其中有一個四連同填充算法就是使用遞歸的方法。結果當要填充的圖形稍微大一些時，程序就自動關閉了.這不是一個人的問題，所有人寫出來的都是這個問題.當時我們給與的解釋就是堆棧溢出。就多次遞歸調用佔用太多的內存資源致使堆棧溢出，程序沒有內存資源執行下去，從而被操作系統強制關閉了.這是一個真真切切的例子。所以我們在使用遞歸的時候需要權衡再三.

python 遞歸限制

python不能無限的遞歸調用下去。並且當輸入的值太大，遞歸次數太多時，python 都會報錯

首先說結論，python解釋器這麼會限制遞歸次數，這麼做為了避免”無限”調用導致的堆棧溢出。

tail recursion 就是指在程序最後一步執行遞歸。這種函數稱為 tail recursion function。舉個例子：

這個函數就是普通的遞歸函數，它在遞歸之後又進行了 乘 的操作。 這種普通遞歸，每一次遞歸調用都會重新推入一個調用堆棧。

把上述調用改成 tail recursion function

tail recursion 的好處是每一次都計算完，將結果傳遞給下一次調用，然後本次調用任務就結束了，不會參與到下一次的遞歸調用。這種情況下，只重複用到了一個堆棧。因此可以優化結構。就算是多次循環，也不會出現棧溢出的情況。這就是 tail recursion optimization 。

c和c++都有這種優化， python沒有，所以限制了調用次數，就是為了防止無限遞歸造成的棧溢出。

如果遞歸次數過多，導致了開頭的報錯，可以使用 sys 包手動設置recursion的limit

手動放大 recursionlimit 限制：