递归：递归是什么？用斐波那契数列举例，初学者也能懂
这篇文章用生活化的例子和经典案例讲解了递归的概念。递归是将大问题分解为更小的同类问题，直到问题小到可直接解决（终止条件），再通过小问题结果反推大问题结果的方法，核心是“分解”与“终止”。 以斐波那契数列为例，其递归定义为：F(0)=0，F(1)=1，n>1时F(n)=F(n-1)+F(n-2)。计算F(5)时，需先算F(4)和F(3)，依此类推，直到分解到F(0)或F(1)（终止条件），再逐层返回结果。递归的关键是必须有明确终止条件（如n=0、1），且每次调用规模递减，否则会无限循环。 Python代码实现简洁：`def fibonacci(n): if n==0: return 0; elif n==1: return 1; else: return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)`。递归代码优雅但计算大数字（如F(100)）时效率低于迭代法，体现了“以退为
阅读全文链表：单链表与双链表的区别，初学者一看就会
文章以游戏玩家列表存储为例，说明链表解决数组删除中间元素需移动节点的问题。链表是由节点组成的线性结构，节点含数据域和指针域，非连续内存存储，插入删除仅需修改指针。 单链表最简单，节点仅含next指针，单向遍历（从头至尾），插入删除需先找前驱节点改指针，省内存，适合单向场景（如队列）。 双链表节点多一个prev指针，支持双向遍历，插入删除直接通过prev/next指针操作，无需找前驱，内存稍高，适合双向操作（如浏览器历史、通讯录）。 单双链表对比：单链表结构简单省内存，双链表功能全但稍占内存。根据需求选择：单向用单链表，双向或频繁操作用双链表。
阅读全文异常处理入门：try-except结构让你的程序更健壮
Python异常是程序运行中的意外错误（如除零、输入错误等），不处理会导致程序崩溃。`try-except`结构可优雅处理异常，提升程序健壮性。 `try`块包裹可能出错的代码（如输入、文件读取），`except`块处理指定异常类型（如`ValueError`、`ZeroDivisionError`）。多个`except`需按异常具体程度排序，避免更宽泛的异常拦截具体异常。 实战中，如处理除法计算，`try`块尝试输入整数并计算商，`except`捕获非整数输入或除数为0的错误，给出明确提示。`else`块在`try`无异常时执行成功逻辑，`finally`块必执行（如关闭文件，避免资源泄露）。 最佳实践：使用具体异常类型，明确错误提示，合理搭配`else`/`finally`，避免过度捕获（如空`except`或直接捕获`Exception`）。
阅读全文递归怎么理解？用斐波那契数列轻松学递归
递归是“自己调用自己”的解决问题方法，将大问题分解为更小的同类子问题，直至子问题可直接解决，再逐层返回结果（如俄罗斯套娃拆解）。其核心要素是**终止条件**（避免无限循环，如n=0、n=1时返回固定值）和**递归关系**（分解为子问题，如F(n)=F(n-1)+F(n-2)）。 以斐波那契数列为例，递归函数`fib(n)`通过终止条件和递归关系实现：`fib(0)=0`、`fib(1)=1`，`fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2)`。以`fib(5)`为例，需递归计算`fib(4)`与`fib(3)`，逐层分解至`fib(1)`和`fib(0)`，再反向组合结果，最终得到答案。 递归过程如“剥洋葱”，触底后反弹。优点是逻辑清晰、易实现，但存在重复计算（如`fib(3)`被多次调用），效率较低，可通过记忆化或迭代优化。 递归本质是“大问题化小，小问题
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