为什么这个递归映射函数使用所有可用内存？

Question

我正在尝试使用递归在 Python 中实现 map 函数，并在 Google Colab 上运行它。

def randfun(var):
    return var * 2

def mapr(f, itr):
    if len(itr) == 1:
        return f(itr[0])
    else:
        amendedlist = list(mapr(randfun, f(itr[1:])))
        #print(amendedlist)
        return amendedlist

li = [1,2,3,4,5]
result = mapr(randfun, li)
print(result)

我得到的错误是： Your session crashed after using all available RAM 。 它产生了一堆日志，我无法解密，但很高兴重现。

看起来代码无法停止递归并且它无限地继续，但我又不确定。 我究竟做错了什么？

Answer 1

这对我有用

def randfun(var):
    return var * 2

def mapr(f, itr):
    if len(itr) == 1:
        return [f(itr[0])]
    amendedlist = [f(itr[0])] + mapr(f, itr[1:])
    return amendedlist

li = [1,2,3,4,5]
result = mapr(randfun, li)
print(result) #[2, 4, 6, 8, 10]

Answer 2

当您递归时，您需要将较短的列表传递给itr[1:] mapr() ，例如itr[1:] 。 但是您正在传递f(itr[1:]) 。 当itr == [1, 2, 3, 4, 5] ， f(itr[1:])是f([2, 3, 4, 5])即[2, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 5] 。 所以争论越来越短，而不是越来越长，你永远不会达到基本情况。

递归应该只传递itr[1:] ，而不是f(itr[1:])因为f()的参数应该是列表元素，而不是列表本身。

你的基本情况也是错误的。 mapr()必须始终返回一个列表，但在基本情况下，您只是返回函数的结果而不将其包装到列表中。

最好使用空列表作为基本情况，因此该函数适用于空列表。

def mapr(f, itr):
    if len(itr) == 0:
        return []
    else:
        amendedlist = [f(itr[0])] + mapr(f, itr[1:])
        #print(amendedlist)
        return amendedlist