Python 循环还是递归

我写了两个程序来计算一个数的阶乘。 1：

2：

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第二个程序的平均运行时间小于第一个程序。现在我的问题是，哪一个比另一个好，我们还使用方法2做什么（不需要任何代码示例）。我很抱歉，如果之前有人问过这个问题（很可能是这样），我搜索了一段时间，但没有找到它。

更好当然是一个主观术语。如注释中所述，就运行时复杂性而言，两者都以O（n）时间运行。然而，根据语言的细节，递归函数通常会占用更多的内存空间

具体来说，由于您似乎正在使用Python，因此每个递归调用都需要一个新的函数调用框架，以跟踪该函数调用的变量。这比简单循环占用的空间大得多，同时有效地占用了相同的时间。事实上，为了限制深度递归的使用，Python默认的递归深度限制为1000；aka，你不能用这种方法计算1000以上数字的阶乘

一般来说，哪种选择更好取决于语言。循环几乎总是比递归函数占用更少的空间。然而，这并不意味着递归是无用的！当涉及到像阶乘函数这样的简单示例时，递归根本不是必需的。然而，当您在构建复杂的数据结构或算法时，为了编写解决方案，递归有时是必要的，如果不是非常干净的话

最终，递归和循环几乎是一样的。我更喜欢在需要时使用递归

递归解的实现比迭代解简单得多

我可以肯定递归不会因为深入调用堆栈而导致堆栈溢出

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树遍历、图遍历和排序都是递归可能是您的最佳选择的好例子

以什么方式更好？都在O（n）上运行，以提高运行时的复杂性。递归具有更大的内存复杂性：O（n^2）。很多编译器在你不知道的情况下将递归转化为迭代，这就是原因之一。我说的更好，是指哪一个在内存和处理能力方面更有效。当你得到计算速度最慢的一个一分钟时，最快的一个需要多长时间？方法2被限制为996递归深度，因此，我运行了6个测试，每个计算996！方法1。平均时间为0.03秒，而方法2。需要0.023s，但这是有限的方法1可以走得很远，直到我猜我们得到一个整数溢出。所以这取决于我尝试做什么，一个在某些情况下会表现更好，另一个不会。问题是，循环和递归实际上是一样的。一般的经验法则是，当1）它使代码更简单、更容易编写，2）您可以确保它不会因为深入不同的语言优化递归而导致堆栈溢出时，更喜欢递归。如果你感兴趣的话，你可以研究一下每个递归都可以转化为迭代，反之亦然。我主张在动态编程的情况下使用递归，以获得更干净的代码。但在实际情况中，如果不（不必要地）损害内存，就很难使用递归。

import time
x  = int(input('>'))

t1 = time.time()
fact=1
if x==0:
    print('undefined')
elif x==1:
    print(1)
else:
    while x!=1:
        fact *= x
        x -= 1
    print(fact)      
print(time.time()-t1)

import time

def fact(n):
    if n==0:
        return 'undefined'
    elif n==1:
        return 1
    else:
        return n*fact(n-1)


x = int(input('>'))
t1 = time.time()
print(fact(x))
t = time.time()-t1
print(t)