Python递归中的全局变量结果不同

Question

我有这段代码，它会打印出 1：

s = 0

def dfs(n):
    global s
    if n > 10:
        return 0
    s += dfs(n + 1)
    return n

dfs(0)
print(s)

如果我把 dfs 修改成这样：

def dfs(n):
    global s
    if n > 10:
        return 0
    i = dfs(n + 1)
    s += i
    return n

它就会打印出 55

我知道有更好的方法来写 dfs。我只是想知道为什么在调用了两个 dfs 之后，s 的值会不同。

Answer 1

当你这样调用它的时候：

s += dfs(n + 1)

在递归调用之前，s的初始值是没有被修改的，所以赋值操作会覆盖递归调用中所做的任何更改。

但是当你这样调用它的时候：

i = dfs(n + 1)
s += i

在递归调用之后，s的初始值已经被修改了，所以递归调用中的更改得以保留。

一般来说，递归函数和全局变量不太搭配。递归函数需要有自己的独立环境。

Answer 2

Python 是一种从上到下逐行执行的编程语言，所以在第一个版本中，你有：

s += dfs(n + 1)

这和下面的内容是一样的：

s = s + dfs(n + 1)

当你递归调用时，堆栈中会有这些命令：

s = 0 + dfs(1) # <-- dfs(1) will return 1
s = 0 + dfs(2) # <-- dfs(2) will return 2
...
s = 0 + dfs(9) # <-- dfs(9) will return 9
s = 0 + dfs(10) # <-- dfs(10) will return 10
s = 0 + dfs(11) # <-- dfs(11) will return 0

所以当你观察时，最后一步是 s = 0 + 1，你会看到 1 是最终结果。

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第二个版本

i = dfs(n + 1)
s += i

在 dfs(n + 1) 被计算后，你再给 s 赋值，所以你看到的最终答案是 55。

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注意：如果你把第一个版本的 s += dfs(n + 1) 改成 s = dfs(n + 1) + s，你也会看到结果是 55。