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description=Aprende recursión en Python: caso base, caso recursivo, pila de llamadas, memoización y cuándo usar recursión vs iteración — con ejemplos prácticos.;

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de recursión de python y cómo trabajar con él memoización con functools lru_cache cómo funciona la recursión cuando una función se llama a sí misma python coloca un nuevo marco de pila en la pila de llamadas por cada llamada cada marco mantiene sus propias variables locales cuando se alcanza el caso base los marcos comienzan a retornar en orden inverso el último en entrar el primero en salir hasta que la llamada original recibe su respuesta final una función recursiva válida siempre tiene dos partes parte propósito caso base detiene la recursión retorna un valor directamente caso recursivo llama a la función de nuevo con una entrada más simple sin un caso base o con uno que nunca se alcanza la función se llama a sí misma indefinidamente y python lanza un recursionerror un ejemplo simple cuenta regresiva la siguiente función hace una cuenta regresiva desde n hasta cero y luego imprime go es fácil de seguir porque cada llamada reduce n en uno hasta que n 0 def countdown n if n 0 base case print go return print n countdown n 1 recursive case countdown 5 copiar salida 5 4 3 2 1 go copiar traza de la pila de llamadas countdown 5 imprime 5 llama a countdown 4 countdown 4 imprime 4 llama a countdown 3 y así sucesivamente countdown 0 imprime go y retorna comienza el desenrollado factorial el factorial de n escrito n es el producto de todos los enteros positivos hasta n se define recursivamente como 0 1 caso base n n n 1 caso recursivo def factorial n if n 0 or n 1 base case return 1 return n factorial n 1 print factorial 5 120 print factorial 0 1 print factorial 10 3628800 copiar factorial 5 se expande así antes de que se retorne cualquier valor factorial 5 5 factorial 4 4 factorial 3 3 factorial 2 2 factorial 1 1 base case copiar luego las multiplicaciones ocurren en el camino de vuelta 1 2 6 24 120 pruébalo tú mismo no está disponible para este ejemplo secuencia de fibonacci la secuencia de fibonacci se define así cada número es la suma de los dos anteriores 0 1 1 2 3 5 8 13 def fibonacci n if n 0 base case return 0 if n 1 base case return 1 return fibonacci n 1 fibonacci n 2 for i in range 8 print fibonacci i end output 0 1 1 2 3 5 8 13 copiar esto es correcto pero lento para valores grandes de n fibonacci 40 realiza millones de llamadas redundantes consulta memoización más abajo para la solución suma de una lista la recursión funciona de manera natural con listas procesa el primer elemento y luego recurre sobre el resto def sum_list lst if not lst base case empty list return 0 return lst 0 sum_list lst 1 print sum_list 1 2 3 4 5 15 print sum_list 0 copiar lst 1 crea una nueva lista sin el primer elemento haciendo el problema un elemento más pequeño cada vez elevar un número a una potencia def power base exp if exp 0 base case anything to the power 0 is 1 return 1 return base power base exp 1 print power 2 10 1024 print power 3 4 81 print power 5 0 1 copiar aplanar una lista anidada algunos problemas son intrínsecamente recursivos tienen la misma estructura en cada nivel aplanar una lista anidada de profundidad arbitraria es uno de ellos def flatten lst result for item in lst if isinstance item list result extend flatten item recurse into sublists else result append item return result print flatten 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 copiar esto es difícil de escribir de forma limpia solo con iteración porque la profundidad del anidamiento es desconocida recursión vs iteración la mayoría de los algoritmos recursivos pueden reescribirse como bucles iterativos y viceversa factorial iterativo def factorial_iterative n result 1 for i in range 2 n 1 result i return result print factorial_iterative 5 120 copiar criterio recursión iteración legibilidad suele reflejar la definición matemática puede ser más clara para bucles de conteo simples rendimiento sobrecarga por llamada de función en cada marco riesgo de desbordamiento de pila sin sobrecarga de llamadas se ejecuta en espacio de pila constante uso de pila un marco por nivel constante ideal para árboles grafos divide y vencerás estructuras anidadas bucles simples profundidad grande código de rendimiento crítico guía elige recursión cuando el problema se descompone naturalmente en subproblemas idénticos más pequeños y la profundidad es moderada elige iteración cuando necesitas alto rendimiento o la profundidad podría ser grande el límite de recursión de python python limita la pila de llamadas a 1 000 marcos por defecto para evitar que un desbordamiento de pila bloquee el proceso import sys print sys getrecursionlimit 1000 copiar si tu función supera este límite verás recursionerror maximum recursion depth exceeded copiar puedes aumentar el límite con sys setrecursionlimit n pero hazlo con precaución una pila muy profunda puede agotar la memoria del sistema para recursión genuinamente profunda reescribe el algoritmo de forma iterativa o usa generadores de python para simular una pila manualmente memoización la recursión naive de fibonacci es exponencialmente lenta porque resuelve los mismos subproblemas una y otra vez la memoización almacena en caché el resultado de cada llamada única para que se calcule solo una vez caché manual con un diccionario def fibonacci n memo if n in memo return memo n if n 0 return 0 if n 1 return 1 memo n fibonacci n 1 memo fibonacci n 2 memo return memo n print fibonacci 10 55 print fibonacci 30 832040 copiar usando functools lru_cache la biblioteca estándar proporciona un decorador que gestiona el caché automáticamente from functools import lru_cache lru_cache maxsize none def fibonacci n if n 0 return 0 if n 1 return 1 return fibonacci n 1 fibonacci n 2 print fibonacci 10 55 print fibonacci 50 12586269025 copiar lru_cache convierte un algoritmo que de otro modo sería exponencial en tiempo lineal sin ningún código adicional dentro del cuerpo de la función es el enfoque idiomático de python para memoizar funciones recursivas puras búsqueda binaria recursiva la búsqueda binaria es un algoritmo clásico de divide y vencerás compara el objetivo con el elemento central y luego recurre en la mitad izquierda o derecha def binary_search lst target low 0 high none if high is none high len lst 1 if low high base case search space exhausted return 1 mid low high 2 if lst mid target return mid elif lst mid target return binary_search lst target mid 1 high else return binary_search lst target low mid 1 nums 1 3 5 7 9 11 13 15 print binary_search nums 7 3 print binary_search nums 1 0 print binary_search nums 15 7 print binary_search nums 4 1 not found copiar errores comunes caso base faltante this will raise recursionerror def broken n return n broken n 1 no base case copiar siempre pregúntate cuál es la entrada más simple que esta función debe manejar sin llamarse a sí misma recursión infinita por un caso base incorrecto factorial of a negative number loops forever def factorial n if n 0 return 1 return n factorial n 1 n goes 1 2 3 fix guard at the top def factorial n if n 0 raise valueerror n must be non negative if n 0 return 1 return n factorial n 1 copiar argumento predeterminado mutable como memo usar memo como parámetro predeterminado es conveniente pero comparte estado entre todas las llamadas de nivel superior para código en producción pasa el caché explícitamente o usa lru_cache cuándo usar la recursión la recursión es una opción natural para recorrido de árboles y grafos listados de directorios recorrido del dom árboles de decisión algoritmos de divide y vencerás merge sort quicksort búsqueda binaria definiciones matemáticas factorial fibonacci combinatoria backtracking resolución de laberintos sudoku generación de permutaciones estructuras de datos anidadas análisis de json xml aplanamiento de listas anidadas para bucles secuenciales simples o grandes profundidades prefiere los bucles for o los bucles while capítulos relacionados funciones en python los bloques de construcción sobre los que se basa la recursión alcance en python entender cómo funcionan las variables locales en cada marco bucles while en python la alternativa iterativa generadores en python alternativas eficientes en memoria para secuencias iteradores en python el protocolo de iteración subyacente al modelo de bucles de python try except en python manejar recursionerror de forma elegante práctica práctica what is the term for the case in a recursive function that stops it from calling itself again what is the term for the case in a recursive function that stops it from calling itself again terminal case base case stop case exit case comprobar práctica what error does python raise when the maximum recursion depth is exceeded what error does python raise when the maximum recursion depth is exceeded stackoverflowerror memoryerror recursionerror runtimeerror comprobar práctica which decorator from the standard library caches the results of a recursive function automatically which decorator from the standard library caches the results of a recursive function automatically cache_results 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