Question

这些示例来自Mark Lutz的Learning Python。第一个函数是递归函数，用于遍历具有任意嵌套的列表以计算元素之和：

def sumtree_rec(L):
    tot = 0
    for x in L:
        if not isinstance(x, list):
            tot += x
    else:
        tot += sumtree(x)
    return tot

第二个功能实现相同的功能，但没有递归：

def sumtree_notrec(L):
    tot = 0
    items = list(L)
    while items:
        front = items.pop(0)
        if not isinstance(front, list):
           tot += front
        else:
            items.extend(front)
    return tot

我相信我了解这两个功能是如何工作的。我跟踪了代码主体中每次迭代时L在sumtree_notrec中的变化，并与本书的输出匹配。我还认为我理解为什么将递归视为堆栈，因为每个级别都将一个调用框架推送到运行时堆栈，并在调用完成时将其弹出。

我不明白的是为什么将递归函数称为FIFO队列？我查了一下，感觉就像我了解数据结构代表什么，只是看不到它们如何应用于此功能。我还找到了该资源，它对调用堆栈做了一些解释：https://www.cs.ucsb.edu/~pconrad/cs8/topics.beta/theStack/02/

例如，如果我在非递归函数（不是实际的代码，只是一个表示形式）中通过L进行跟踪：

L --> [1,[2,[3,4],5],6,[7,8]]
L --> (1) is popped [[2,[3,4],5],6,[7,8]]
L --> [2,[3,4],5] is not popped
L --> [6,[7,8],2,[3,4],5]

等...

为什么将其称为队列？什么对象是“先入先出”然后是“先出先出”？

Answer 1

递归版本是深度优先搜索。非递归版本是广度优先搜索。在非递归版本中，items列表被视为队列。每当从items弹出列表时，该列表中的各个元素都会添加到items的末尾。

这是队列的简单定义：将元素添加到后面并从前面删除。

为什么将此功能视为队列的实现？

1 个答案: