INTRODUCTION
FLOW CONTROL
FUNCTIONS
DATATYPES
OBJECT & CLASS
ADVANCED TOPICS
BỔ SUNG
PYTHON CĂN BẢN
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Hàm đệ quy trong Python

Trong bài này mình sẽ nói đến một kiến thức rất hay và thuộc dạng nâng cao đó là xây dựng hàm đệ quy trong Python, đây là phần mình đã giải thích rất rõ ở trong series học PHP căn bản, tuy nhiên mình cũng sẽ trình bày sơ lược lại ở trong bài học này.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Để biết được cách tạo đệ quy thì trước tiên bạn phải hiểu khái niệm về đệ quy là gì đã nhém sau đó ta sẽ thực hành một vài ví dụ cơ bản nhất.

1. Đệ quy trong Python là gì?

Đệ quy trong Python hay còn gọi là recursion python. Nói về toán học thì đệ quy là thuật toán giải quyết bài toán bằng cách gọi lại chính thuật toán đó, thao tác này sẽ thực hiện liên tục cho đến khi gặp điều kiện dừng.

Đệ quy được thể hiện rất tốt khi áp dụng với hàm trong Python. Hàm đệ quy là chương trình sẽ gọi lại chính hàm đó và ngưng gọi khi gặp điều kiện dừng. Nếu quay lại kiến thức về vòng lặp thì bản chất đây cũng là một loại vòng lặp đặc biệt phải không các bạn.

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Chương trình đệ quy sẽ có điều kiện dừng, nếu không nó sẽ tạo ra một vòng đời đệ quy vô hạn, điều này giống như vòng lặp while trong Python là bạn đã được học.

Hãy làm một ví dụ đơn giản đó là tính giai thừa của một số.

Ví dụ sử dụng đệ quy để tính giai thừa của 4 thì sẽ là 1*2*3*4 = 24.

Bước 1: yêu cầu người dùng nhập vào số 4

Bước 2: Sử dụng đệ quy để lặp tính tích từ 4 trở về 1. Gọi x là giá trị cho mỗi lần lặp thì ta có điều kiện dừng là x = 1.

def calc_factorial(x):
    if x == 1:
        return 1
    else:
        return (x * calc_factorial(x-1))

num = 4
print("Dãy fibo của ", num, "là ", calc_factorial(num))	

Bạn hãy để ý bên trong phần thân của hàm calc_factorial nhé, điều kiện để dừng đệ quy là x == 1, ngược lại chương trình sẽ thực hiện lặp đệ quy bởi đoạn code return (x * calc_factorial(x-1)).

Quy trình hoạt động của nó như sau:

calc_factorial(4)              # Lần 1 gọi với số 4
4 * calc_factorial(3)          # Lần 2 gọi với số 3
4 * 3 * calc_factorial(2)      # Lần 3 gọi với số 2
4 * 3 * 2 * calc_factorial(1)  # Lần 4 gọi với số 1
4 * 3 * 2 * 1                  # Cuối cùng ta được chuỗi này => kết quả là 24

Lần gọi đên quy cuối cùng vì giá trị tham số x truyền vào là 1 nên sẽ không thực hiện đệ quy nữa, sau đó trả kết quả là 24.

2. Khử đệ quy trong Python

Thực tế thì sử dụng đệ quy sẽ tốn rất nhiều tài nguyên của máy tính, bởi nó sẽ phải lưu trữ khá nhiều thông tin để tạo ra một biểu thức cuối cùng. Vì vậy người ta thưởng sử dụng khử đệ quy để chuyển đổi từ đệ quy thành vòng lặp.

Như bài toán tính Fibo trên ta có thể sử dụng trong vòng lặp rất dễ dàng và nhanh chóng.

num = 4
result = 1;
for i in range(1, num + 1):
    result = result * i

print("Kết quả khử đệ quy là: ", result)

Kết quả giống nhau:

khu de quy JPG

2. Ưu điểm và nhược điểm của đệ quy Python

Sau đây là một vài ưu điểm và nhược điểm của đệ quy trong lập trình Python.

Ưu điểm:

  • Các hàm đệ quy làm cho mã trông sạch sẽ
  • Một tác vụ phức tạp có thể được chia thành các vấn đề phụ đơn giản hơn bằng cách sử dụng đệ quy.
  • Tạo trình tự dễ dàng với đệ quy hơn là sử dụng một số lần lặp lồng nhau.

Nhược điểm:

  • Đôi khi logic đằng sau đệ quy rất khó theo dõi.
  • Chi phí gọi đệ quy rất tốn kém (không hiệu quả) vì chúng chiếm rất nhiều bộ nhớ và thời gian.
  • Các hàm đệ quy khó gỡ lỗi.

3. Lời kết

Khi đi làm thực tế thì người ta rất ít khi chọn giải pháp đệ quy, trừ khi bắt buộc, bởi mất khá nhiều tài nguyên về bộ nhớ và thời gian để chạy một ứng dụng đệ quy, điều này là không tốt cho những ứng dụng trong thực tế. Bạn thử nghĩ xem nếu một website hoạt động quá chậm thì sẽ giảm đi phần trải nghiệm của người dùng một cách nghiêm trọng.

Có khá nhiều loại đệ quy như đệ quy tuyến tính, đệ quy hỗ tương, .. nhưng mình không đề cập đến trong bài viết, bạn tự tìm hiểu nhé.

Cùng chuyên mục:

Chế độ Greedy trong Regex Python

Chế độ Greedy trong Regex Python

Các lượng từ trong Regex của Python

Các lượng từ trong Regex của Python

Regex Word Boundary trong Python

Regex Word Boundary trong Python

Regex với các ký tự neo trong Python

Regex với các ký tự neo trong Python

Các tập ký tự trong Regex của Python

Các tập ký tự trong Regex của Python

Biểu thức chính quy (Regex) trong Python

Biểu thức chính quy (Regex) trong Python

Tìm hiểu Context Managers trong Python

Tìm hiểu Context Managers trong Python

Biểu thức Generator trong Python

Biểu thức Generator trong Python

Tìm hiểu Generators trong Python

Tìm hiểu Generators trong Python

Sử dụng hiệu quả hàm iter() trong Python

Sử dụng hiệu quả hàm iter() trong Python

Iterator vs Iterable trong Python

Iterator vs Iterable trong Python

Tìm hiểu về Iterator trong Python

Tìm hiểu về Iterator trong Python

Dãy số Fibonacci trong Python

Dãy số Fibonacci trong Python

Cắt Chuỗi (Slicing) trong Python

Cắt Chuỗi (Slicing) trong Python

Sự khác biệt giữa Tuple và List trong Python

Sự khác biệt giữa Tuple và List trong Python

Các sequence trong Python

Các sequence trong Python

Monkey Patching trong Python

Monkey Patching trong Python

Decorator Class trong Python

Decorator Class trong Python

Decorator với tham số trong Python

Decorator với tham số trong Python

Tìm hiểu về Decorator trong Python

Tìm hiểu về Decorator trong Python

Top