【Python小白速通】递归?说白了就是＂代码界的套娃游戏＂!

def count_down(n):

    # 递归出口：数到0就停，这是"套娃底"！

    if n == 0:

        print("🎉 倒计时结束！")

        return

    # 先打印当前数字

    print(f"⏰ {n}")

    # 递归调用自己：数比当前小1的数（拆成更小的问题）

    count_down(n - 1)

count_down(5) 

👉 运行结果：

⏰ 5

⏰ 4

⏰ 3

⏰ 2

⏰ 1

🎉 倒计时结束！

姿势2：递归算阶乘（实用款）

阶乘是递归的经典场景，比如5! = 5×4×3×2×1，用递归拆成"5×4!"，4!拆成"4×3!"…直到1! = 1！

python

def factorial(n):

    # 递归出口：1的阶乘是1，0的阶乘也是1（固定规则）

    if n == 0 or n == 1:

        return 1

    # 递归公式：n! = n × (n-1)!

    return n * factorial(n - 1)

result = factorial(5)

print(f"✅ 5的阶乘是：{result}")

👉 运行结果：

✅ 5的阶乘是：120

姿势3：递归算斐波那契数列（进阶版）

斐波那契数列：1,1,2,3,5,8…（从第3项开始，每一项=前两项之和），用递归拆超简单！

python

def fibonacci(n):

    # 递归出口：第1、2项都是1

    if n == 1 or n == 2:

        return 1

    # 递归公式：第n项 = 第n-1项 + 第n-2项

    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

result = fibonacci(6)

print(f"✅ 斐波那契数列第6项是：{result}")

👉 运行结果：

✅ 斐波那契数列第6项是：8

1. 漏写递归出口=无限套娃：没写`if n==0:`这种出口，函数会一直调用自己，像套娃没有底，直到Python"累趴"（报RecursionError）！比如只写`def count_down(n): count_down(n-1)`，Python会喊："我数到负数了，还没底？不干了！"

2. 递归深度别超标：Python默认递归深度约1000层，比如想数到10000，直接递归会报错，像套娃套了10000层，手都拆酸了～（解决：简单活递归，超深活用循环）

3. 别用递归干简单活：比如算1+2+3+…+100，用递归不如用循环，递归会额外占用内存，像用套娃装苹果，不如直接用篮子装省事～

| 特点 | 递归（套娃）| 循环（绕圈）|

|------|------------|------------|

| 代码风格 | 简洁优雅，符合"拆问题"逻辑 | 稍繁琐，但更直观 |

| 内存占用 | 高（每层调用都占内存）| 低（仅占少量内存）|

| 适用场景 | 问题能拆成"同类型小问题"（阶乘、斐波那契、文件遍历） | 简单重复操作（倒计时、求和） |

| 新手友好度 | 低（容易漏出口）| 高（逻辑简单）|

1. Python递归核心是"函数调用自己"，必须有递归出口（套娃底）和递归公式（拆小问题规则）；

2. 递归适合解决"可拆分成同类型小问题"的场景（阶乘、斐波那契、文件遍历），简单重复活优先用循环；

3. 记住"别漏出口、别超深度、别瞎用递归"，能避开90%的递归坑。