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Python Rekursion ganz EINFACH erklärt! | Python Tutorial
Das Wichtigste aus dem Video
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Transkriptautomatisch erstellt · 31 Zeilen
- viele sind ihre kussion als schwer an ich selbst hatte auch anfangs meine Probleme wenn du es aber einmal verstanden hast ist es kein Problem mehr
- daher erkläre ich dir ganz einfach den Aufbau und Vorbild zu einer Nachteile der Regression gegenüber von schleifen wir wollen den Aufbau der Regression mit
- Hilfe der Fibonacci Folge verstehen dabei kommen wir leider um die Theorie nicht rum wir müssen erstmal verstehen was die Fibonacci Folge ist die
- Fibonacci Folge ist eine Folge von Zahlen bei der jede Zahl die Summe der beiden vorherigen Zahlen in der Sequenz ist das bedeutet ganz einfach sie
- beginnt bei Null und Eins und wird dann weiter berechnet aus der letzten plus der vorletzten Zahl somit sind die ersten sechs Zahlen
- 011235 wir merken uns die Position das brauchen wir gleich noch mal nun der Aufbau dafür definieren wir uns die Funktion Fibonacci mit dem Parameter
- Position der Parameter gibt an für die wievielte Position wie die Fibonacci Zahlen berechnen wollen nach der klassischen Definition müssen wir jetzt
- nur die Zahl der letzten Position plus die Zahl der vorletzten Position verrechnen hier kommt die Rekursion ins Spiel wir rufen in der Funktion
- Fibonacci nochmal die Funktion Fibonacci auf als Parameter wird dann einmal die letzte Position und einmal die vorletzte Position übergeben mit Return geben wir
- einfach die jeweiligen Werte der Positionen zurück falls das ganze verwirrend klingt kein Problem mit folgendem Beispiel wird klar wir wollen
- beispielsweise die Fibonacci Zahl einer Position zwei berechnen wenn wir uns noch an den Anfang erinnern wissen wir dass an der zweiten Position die Zahl 1
- steht jetzt übergeben wir unsere Funktion also den Parameter 2 damit übersichtlich bleibt und es verständlich wird werde ich zur Fibonacci jetzt Fips
- sagen wenn wir jetzt die letzte und vorletzte Zahl addieren wollen müssen wir Flip der ersten Position Plus für den Position berechnen wir wissen dass
- ein erster Position der fünf Folge die 1 steht und dann holt der Position die Null ich denke das Prinzip ist trotzdem Rechnung klar geworden um wirklich zu
- sehen glaubst du es verstanden hast kannst du nun die fit Zahl der dritten Position berechnen schreib deine Lösung gerne in die Kommentare schauen wir mal
- ob du auch richtig gerechnet hast aber zurück zum Hauptthema bei uns ergibt sich nämlich das Problem dass wir mit unserer Funktion in eine
- endlos-rekkussion gelangen da wir bei der Position einfach in ein negativen Bereich gehen das ist einfach überprüfbar mit einem printbefehl
- welcher die aktuelle Position ausgibt jetzt rufen wir die Funktion mit einer beliebigen Position auf und starten das ganze wir bekommen sofort einen Fehler
- der uns sagt dass wir die maximale Anzahl an Regressionen erreicht haben die Positionen sind also negativ geworden ich entferne die print-zeile
- wieder denn wir benötigen sie jetzt nicht mehr aber wie lassen sich die negativen Positionen verhindern ganz einfach mit Hilfe einer fs-abfrage in
- der ev-abfrage fragen wir ab ob die Position kleiner als zwei ist darunter fallen dann die relevanten Position 0 und 1 deren Wert gleich der Position ist
- und nicht aus deiner Zahlen addiert werden somit können wir Stelle der IFA Prager auch gleich die Position mit Return zurückgeben nun müssen wir nur
- noch hier das zweite return Statement einrücken damit haben wir erfolgreiche Endlosschleife verhindert und können jetzt noch einen printbefehl um den
- Aufruf der Funktion schreiben probieren wir jetzt das erste mal aus und wir sehen dass der Wert ist 5 und wir sehen auch das eine fünften Position die 5
- stehen muss probieren wir in höheren Wert wie 10 aus und dann haben wir 55 und das passt ebenfalls je höher die Positionswerte werden desto länger
- benötigt der Computer dafür weil das viele rechten Schritte sind bei meinem Rechner merke ich das bei einer Produktionszahl von 35 wenn ich das
- nämlich ausführe dann braucht er einiges an Zeit und rechtens wird mir dann aber aus hier ist eben ein Nachteil der Regression sie ist
- zwar sehr elegant und oft weniger Code aber langsamer und teilweise ineffizienter als die Schleife die Schleife hat den Code innerhalb Sekunden
- ausgeführt wofür die Regression eben länger braucht deshalb lohnt es sich auf jeden Fall auch die Schleifen zu beherrschen zum einschieben kann ich dir
- da nur die Schleife ans Herz legen um diese zu lernen oder auch einfach besser zu verstehen solltest du jetzt hier links auf das Video klicken viel Spaß
- damit
Zum Nachlesen
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