Question

我注意到，在列表理解内使用基本递归函数时不会发生“超出最大递归深度”，而在列表外使用时则不会发生。我想了解原因，以便更好地了解列表理解的工作原理，然后有效地使用它。

我尝试了在范围上应用基本的斐波那契函数。

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize = 2048)
def fib(n): return n if n<2 else fib(n-1)+fib(n-2)

# The following will be calculated (and 5000 can be replaced by much bigger integer)
fb = [fib(n)for n in range(5000)]
print(fb[-1])

# but next line:
print(fib(500))
# will cause a RecursionError: maximum recursion depth exceeded
# And will need this to be enabled:

import sys
sys.setrecursionlimit(1024)
print(fib(500))

Answer 1

每次理解运算结果为fib(n)时，它会将结果保存在缓存中。到fib(500)时，fib(499)和fib(498)已被缓存，因此它们不再运行。堆栈深fib发出1次调用。

立即运行fib(500)时，它评估的第一件事是fib(499)，它不会被缓存并评估fib(498)，它不会被缓存并评估fib(497) …一直到fib(1)。堆栈进行了深fib次的499次调用。

您应该可以通过运行以下命令看到相同的内容：

print(fib(250))
print(fib(500))

为什么在Python列表推导中不会（总是）发生超出最大递归深度的问题？

1 个答案: