Factorial usando iteración en python
IntroducciónEl factorial usando la recursión se puede dividir en dos partes: Factorial y Recursión.Vamos a entender lo que es el factorial utilizando la recursión con la ayuda de un ejemplo en el que un usuario introduce un número n. ¡El factorial de n es n! = n * (n-1)!Ejemplo: el factorial de 333 es
3!=3∗2∗13! = 3 * 2 * 13!=3∗2∗1 que es igual a 666.El factorial de 0 es 1, y no hay salida de factorial para enteros negativosSe pasa un entero positivo como parámetro de entrada a la función factorial. Así que ahora, cada vez que se ejecuta la función factorial, la función multiplica el valor del parámetro de entrada y recursivamente se llama a sí misma mientras disminuye el valor del parámetro en 1. Por ejemplo – Si se llama a factorial(5), llamará a factorial(4), factorial(3), factorial(2) y factorial(1). Si el valor del parámetro es 000, la función factorial devuelve 111 (ya que el factorial de 000 es 111) y devuelve el valor final multiplicado, que es el factorial del número pasado como entrada.
Factorial utilizando la recursión en java
¿Qué es la recursividad? La recursividad es el proceso de repetir elementos u operaciones de forma autosimilar. En Python, si tu programa permite llamar a una función dentro de la misma función, entonces se llama Función Recursiva.La recursividad es un tema avanzado y hasta cierto punto poco utilizado. Sin embargo, es útil conocer esta técnica, ya que te permite tratar con estructuras arbitrarias y formas imprevisibles.Ejemplo de funciones recursivasCalculemos el factorial de un número en Python.Lo ideal sería hacerlo mediante un bucle for.Codenum = 5
120Básicamente, cuando la función factorial() devolvió 1, la recursión se detuvo. Esto se llama Condición Base. Toda función recursiva debe tener una condición base, de lo contrario, la recursión continúa infinitamente.El intérprete de Python limita la profundidad de la recursión para ayudar a evitar recursividades infinitas. Por defecto, la profundidad máxima de la recursión es 1000. Si se sobrepasa el límite, se produce un RecursionError.Ventajas de la recursiónDesventajas de la recursión
Factorial utilizando la recursión
Aplicaciones: El número de esas permutaciones tiene importantes implicaciones en la práctica, como las aplicaciones de las apuestas, la predicción de partidos y el análisis de juegos. Por ejemplo, al suponer 100 clasificaciones diferentes con igual probabilidad, la probabilidad de una clasificación específica es de 1/100 = 1%. Esto puede utilizarse como probabilidad base (probabilidad a priori) para los algoritmos de predicción de partidos. Bajo estos supuestos, una clasificación adivinada al azar tiene una probabilidad del 1% de ser el resultado correcto después de una temporada.
En el ejemplo del fútbol, hay veinte equipos (los elementos) y veinte clasificaciones de la tabla (los cubos). Para obtener una permutación de S, se podría colocar cada elemento en un cubo utilizando el siguiente algoritmo:
En total, tienes 10 * 9 * 8 * 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = ¡10! opciones diferentes. Cada opción de colocación de elementos en los cubos representa una permutación de los elementos del conjunto. ¡El número de permutaciones de un conjunto con n elementos es n!
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Recursividad Fibonacci python
La iteración es la repetición de un proceso con el fin de generar una secuencia (posiblemente ilimitada) de resultados. Cada repetición del proceso es una única iteración, y el resultado de cada iteración es el punto de partida de la siguiente iteración.
Este es nuestro esquema general. Sabemos nuestras condiciones de entrada, un número entero mayor que cero, y nuestros requisitos de salida, el producto factorial de ese número entero, y nuestro objetivo es calcular el producto recursivamente.
Podríamos seguir codificando cada incremento de n en una sentencia condicional, pero ese no es el objetivo ni muy pragmático. ¡Es hora de buscar un patrón! Vamos a trazar los siguientes incrementos de n!:
Mientras que la recursión puede ser una expansión de la mente, también es una expansión del espacio. Queremos preocuparnos por la complejidad de tiempo y espacio. Cada llamada recursiva a factorial añade otra función a la pila de llamadas, aumentando nuestro uso de memoria.