Python'daki maksimum özyineleme derinliği nedir ve nasıl artırılır?

Burada bu kuyruk özyinelemeli işlevi var:

def recursive_function(n, sum):
    if n < 1:
        return sum
    else:
        return recursive_function(n-1, sum+n)

c = 998
print(recursive_function(c, 0))

Kadar çalışır n=997, sadece kırılır ve tükürür a RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison. Bu sadece bir yığın taşması mı? Etrafında dolaşmanın bir yolu var mı?

Bir yığın taşmasına karşı bir koruyucudur, evet. Python (veya daha doğrusu CPython uygulaması) kuyruk yinelemesini optimize etmez ve dizginsiz yineleme yığın taşmalarına neden olur. Yineleme sınırını ile kontrol edebilir ve yineleme sınırını ile sys.getrecursionlimitdeğiştirebilirsiniz sys.setrecursionlimit, ancak bunu yapmak tehlikelidir - standart sınır biraz muhafazakar, ancak Python yığın çerçeveleri oldukça büyük olabilir.

Python işlevsel bir dil değildir ve kuyruk özyineleme özellikle etkili bir teknik değildir. Mümkünse algoritmayı tekrar tekrar yazmak genellikle daha iyi bir fikirdir.

Görünüşe göre daha yüksek bir özyineleme derinliği ayarlamanız gerekiyor :

import sys
sys.setrecursionlimit(1500)

Bir yığın taşmasını önlemek içindir. Python yorumlayıcısı, sonsuz yinelemeleri önlemenize yardımcı olacak ve yığın taşmasına neden olacak yineleme derinliklerini sınırlar. Özyineleme sınırını ( sys.setrecursionlimit) artırmayı veya özyineleme olmadan kodunuzu yeniden yazmayı deneyin .

Gönderen Python belgelerinde :

sys.getrecursionlimit()

Özyineleme sınırının geçerli değerini, Python yorumlayıcı yığının maksimum derinliğini döndürür. Bu sınır, sonsuz özyinelemenin C yığınının taşmasına ve Python'un çökmesine neden olmasını önler. Tarafından ayarlanabilir setrecursionlimit().

Yineleme sınırını sık sık değiştirmeniz gerekiyorsa (örn. Programlama bulmacalarını çözerken) aşağıdaki gibi basit bir bağlam yöneticisi tanımlayabilirsiniz :

import sys

class recursionlimit:
    def __init__(self, limit):
        self.limit = limit
        self.old_limit = sys.getrecursionlimit()

    def __enter__(self):
        sys.setrecursionlimit(self.limit)

    def __exit__(self, type, value, tb):
        sys.setrecursionlimit(self.old_limit)

Ardından, özel bir limite sahip bir işlevi çağırmak için şunları yapabilirsiniz:

with recursionlimit(1500):
    print(fib(1000, 0))

İfadenin gövdesinden çıkışta withözyineleme sınırı varsayılan değere geri yüklenir.

Kuyruk çağrısı optimizasyonunu garanti eden bir dil kullanın. Veya yinelemeyi kullanın. Alternatif olarak, dekoratörler ile sevimli olun .

resource.setrlimit ayrıca yığın boyutunu artırmak ve segfaultu önlemek için kullanılmalıdır

Linux çekirdeği süreç yığınını sınırlar .

Python yerel değişkenleri yorumlayıcının yığınında saklar ve böylece özyineleme yorumlayıcının yığın alanını kaplar.

Python yorumlayıcısı yığın sınırını aşmaya çalışırsa, Linux çekirdeği bölümleme hatası yapar.

Yığın sınırı boyutu getrlimitve setrlimitsistem çağrılarıyla kontrol edilir .

Python bu sistem çağrılarına resourcemodül üzerinden erişim sağlar .

import resource
import sys

print resource.getrlimit(resource.RLIMIT_STACK)
print sys.getrecursionlimit()
print

# Will segfault without this line.
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_STACK, [0x10000000, resource.RLIM_INFINITY])
sys.setrecursionlimit(0x100000)

def f(i):
    print i
    sys.stdout.flush()
    f(i + 1)
f(0)

Tabii ki, ulimit artmaya devam ederseniz, RAM'iniz tükenir, bu da takas deliliği nedeniyle bilgisayarınızı durduracak veya OOM Killer aracılığıyla Python'u öldürecektir.

Bash'den yığın sınırını (kb cinsinden) görebilir ve ayarlayabilirsiniz:

ulimit -s
ulimit -s 10000

Benim için varsayılan değer 8Mb'dir.

Ayrıca bakınız:

• Bir python komut dosyasında yığın boyutunu ayarlama
• Linux, Mac ve Windows için zor özyineleme sınırı nedir?

Ubuntu 16.10, Python 2.7.12'de test edildi.

Bunun eski bir soru olduğunun farkındayım, ancak okuyanlar için, bu tür problemler için özyineleme kullanılmasını öneriyorum - listeler çok daha hızlı ve özyinelemeyi tamamen önlüyor. Bunu şu şekilde uygularım:

def fibonacci(n):
    f = [0,1,1]
    for i in xrange(3,n):
        f.append(f[i-1] + f[i-2])
    return 'The %.0fth fibonacci number is: %.0f' % (n,f[-1])

(Fibonacci dizinizi 1 yerine 0'dan saymaya başlarsanız xrange içinde n + 1 kullanın.)

Tabii ki Fibonacci sayıları Binet formülü uygulanarak O (n) cinsinden hesaplanabilir:

from math import floor, sqrt

def fib(n):                                                     
    return int(floor(((1+sqrt(5))**n-(1-sqrt(5))**n)/(2**n*sqrt(5))+0.5))

Yorumcuların belirttiği gibi, çünkü O (1) değil, O (n) 2**n. Ayrıca bir fark, tek bir değer elde etmenizdir, özyineleme Fibonacci(n)ile bu değere kadar olan tüm değerleri alırsınız .

"Maks özyineleme derinliği aşıldı" hatasıyla benzer bir sorun yaşadım. Hatanın üzerinde dolaştığım dizindeki bozuk bir dosya tarafından tetiklendiğini keşfettim os.walk. Bu sorunu çözmede sorun yaşıyorsanız ve dosya yollarıyla çalışıyorsanız, bozuk bir dosya olabileceğinden daralttığınızdan emin olun.

Sadece birkaç Fibonacci numarası almak istiyorsanız, matris yöntemini kullanabilirsiniz.

from numpy import matrix

def fib(n):
    return (matrix('0 1; 1 1', dtype='object') ** n).item(1)

Numpy hızlı üs alma algoritması kullandığından hızlıdır. Cevap O (log n). Ve Binet'in formülünden daha iyi çünkü sadece tamsayılar kullanıyor. Ancak tüm Fibonacci sayılarını n'ye kadar istiyorsanız, ezberleyerek bunu yapmak daha iyidir.

Jeneratörler mi kullanıyorsunuz?

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

fibs = fib() #seems to be the only way to get the following line to work is to
             #assign the infinite generator to a variable

f = [fibs.next() for x in xrange(1001)]

for num in f:
        print num

uyarlanmış fib () işlevi: http://intermediatepythonista.com/python-generators

@Alex'in önerdiği gibi , bunu tekrarlayan yerine sıralı olarak yapmak için bir jeneratör işlevi kullanabilirsiniz .

Sorunuzdaki kodun karşılığı:

def fib(n):
    def fibseq(n):
        """ Iteratively return the first n Fibonacci numbers, starting from 0. """
        a, b = 0, 1
        for _ in xrange(n):
            yield a
            a, b = b, a + b

    return sum(v for v in fibseq(n))

print format(fib(100000), ',d')  # -> no recursion depth error

Birçoğu, özyineleme sınırının artırılmasının iyi bir çözüm olmasını önerir, ancak bunun nedeni her zaman sınırlama olacaktır. Bunun yerine yinelemeli bir çözüm kullanın.

def fib(n):
    a,b = 1,1
    for i in range(n-1):
        a,b = b,a+b
    return a
print fib(5)

Fibonacci'yi hesaplamak için not kullanmanın bir örneğini vermek istedim, çünkü bu özyineleme kullanarak önemli ölçüde daha büyük sayıları hesaplamanıza izin verecektir:

cache = {}
def fib_dp(n):
    if n in cache:
        return cache[n]
    if n == 0: return 0
    elif n == 1: return 1
    else:
        value = fib_dp(n-1) + fib_dp(n-2)
    cache[n] = value
    return value

print(fib_dp(998))

Bu hala özyinelemeli, ancak daha önce hesaplanmış Fibonacci sayılarının tekrar yapmak yerine yeniden kullanılmasına izin veren basit bir hashtable kullanır.

import sys
sys.setrecursionlimit(1500)

def fib(n, sum):
    if n < 1:
        return sum
    else:
        return fib(n-1, sum+n)

c = 998
print(fib(c, 0))

Bunu @lru_cachedekoratör ve setrecursionlimit()yöntem kullanarak yapabiliriz :

import sys
from functools import lru_cache

sys.setrecursionlimit(15000)


@lru_cache(128)
def fib(n: int) -> int:
    if n == 0:
        return 0
    if n == 1:
        return 1

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


print(fib(14000))

Çıktı

3002468761178461090995494179715025648692747937490792943468375429502230242942284835863402333575216217865811638730389352239181342307756720414619391217798542575996541081060501905302157019002614964717310808809478675602711440361241500732699145834377856326394037071666274321657305320804055307021019793251762830816701587386994888032362232198219843549865275880699612359275125243457132496772854886508703396643365042454333009802006384286859581649296390803003232654898464561589234445139863242606285711591746222880807391057211912655818499798720987302540712067959840802106849776547522247429904618357394771725653253559346195282601285019169360207355179223814857106405285007997547692546378757062999581657867188420995770650565521377874333085963123444258953052751461206977615079511435862879678439081175536265576977106865074099512897235100538241196445815568291377846656352979228098911566675956525644182645608178603837172227838896725425605719942300037650526231486881066037397866942013838296769284745527778439272995067231492069369130289154753132313883294398593507873555667211005422003204156154859031529462152953119957597195735953686798871131148255050140450845034240095305094449911578598539658855704158240221809528010179414493499583473568873253067921639513996596738275817909624857593693291980841303291145613566466575233283651420134915764961372875933822262953420444548349180436583183291944875599477240814774580187144637965487250578134990402443365677985388481961492444981994523034245619781853365476552719460960795929666883665704293897310201276011658074359194189359660792496027472226428571547971602259808697441435358578480589837766911684200275636889192254762678512597000452676191374475932796663842865744658264924913771676415404179920096074751516422872997665425047457428327276230059296132722787915300105002019006293320082955378715908263653377755031155794063450515731009402407584683132870206376994025920790298591144213659942668622062191441346200098342943955169522532574271644954360217472458521489671859465232568419404182043966092211744372699797375966048010775453444600153524772238401414789562651410289808994960533132759532092895779406940925252906166612153699850759933762897947175972147868784008320247586210378556711332739463277940255289047962323306946068381887446046387745247925675240182981190836264964640612069909458682443392729946084099312047752966806439331403663934969942958022237945205992581178803606156982034385347182766573351768749665172549908638337611953199808161937885366709285043276595726484068138091188914698151703122773726725261370542355162118164302728812259192476428938730724109825922331973256105091200551566581350508061922762910078528219869913214146575557249199263634241165352226570749618907050553115468306669184485910269806225894530809823102279231750061652042560772530576713148647858705369649642907780603247428680176236527220826640665659902650188140474762163503557640566711903907798932853656216227739411210513756695569391593763704981001125

Kaynak

functools Instagram Hesabındaki Resim ve Videoları lru_cache

Dinamik programlama aşağıdan yukarıya yaklaşımının bir varyasyonunu da kullanabiliriz

def fib_bottom_up(n):

    bottom_up = [None] * (n+1)
    bottom_up[0] = 1
    bottom_up[1] = 1

    for i in range(2, n+1):
        bottom_up[i] = bottom_up[i-1] + bottom_up[i-2]

    return bottom_up[n]

print(fib_bottom_up(20000))