用Python编程处理非常大的数字 当我们谈论我们的代码的复杂性时，我们考虑输入的数量。通常我们不太考虑下铺设硬件实现。为了获得代码复杂度和我们组成算法（代码）的输入数量之间的连接性，我们通常使用Big_O符号。循环是实现算法的基本要素，但它具有O（n）复杂度，这意味着时间将随着输入数量的增加而线性增长，因此大量输入会导致效率低下。但是我们可以用递归来代替循环，因为递归总是有O（logn）的时间复杂度，我不打算在这里澄清它。从以上所有这些中，我想说递归比循环更有效

任何可以做循环的事情，我们都可以通过递归更有效地做同样的事情

所以我在电话里发现了一个问题

下面是我的问题

系列，11+22+33+…+1010 = 10405071317. 找到序列的最后十位，11+22+33+…+10001000。

这个问题似乎很简单，所以我从Python实现了我的代码，并且它在较小的数字范围内工作得很顺利，但是获得1000到1000的幂和上述所有Python的总和通常会显示一个错误（因为数字非常大，足以在Python的内存流中出现），那么我如何得到答案呢。下面是我的代码

def f(n):
    if n==1:
        return 1
    else:
        return n**n+f(n-1)

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所以我的问题是如何解决这个问题，以及如何处理这些非常大的数字，如何管理这些将在大量整数上发生的异常，请提及好的激励算法？

没有任何东西可以使递归本质上更有效。此外，由于函数调用开销，使用递归实现的相同算法可能效率较低。更糟糕的是，这正是您的情况，使用大深度的递归可能会导致堆栈溢出（没有双关语）。除非使用了尾部递归优化，这在Python中是不存在的

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Python对整数大小没有任何限制（在合理范围内），这不是问题所在。使用循环重新实现该函数，您会做得很好。除了

n**n

没有做你认为它做的事情。

你在哪里发现这个“递归总是有O（logn）时间复杂度”？@vish4071递归的单个实现有O（logn）1。递归并不总是具有时间复杂性。2.循环不一定有O（n）复杂性，例如这一个：

for（inti=1；i

为什么那些人用我的问题来代替answer@Heathens“为什么那些人用我的问题来回答”因为stackoverflow不仅仅是一个网站，你来这里是为了得到答案。它的目的是将问题和答案存档，这样问自己同样问题的人可以找到已经存在的答案，并且随着时间的推移这些答案已经得到了改进。因此有了“编辑”功能。但问题也必须是高质量的，才能有用。在你的问题中，你声称事情要么是错误的，要么不总是正确的，这可能会给读者错误的知识。@vish4071试试看。对不起……我的坏@berealOh是的。。。。。。。。！！！谢谢你的天才