所谓基例就是不需要递归就能求解的，一般来说是问题的最小规模下的解。
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例如：斐波那契数列递归，f(n)
=
f(n-1)
+
f(n-2)，基例是1和2，f(1)和f(2)结果都是1
再比如：汉诺塔递归，基例就是1个盘子的情况，只需移动一次，无需递归
递归必须有基例，否则就是无法退出的递归，不能求解。
#m=n = 10
m=n=int(input("Please enter n :"))
def recursion(n,v):
v = v+n
n = n-1;
if n==0:
#''' 当n=0时，停止
print("1+2+3+...+%d = "%m,v)
return v
v = recursion(n,v) # 递归调用，函数内自己调用自己
recursion(n,v=0)# 函数调用
首先我们要了解一下什么是递归。
递归法，递归法就是利用上一个或者上几个状态来求取当前状态的值（个人看法）。也可以说成函数自己调用自己的一种解决问题的策略。因此递归法通常是依托函数来实现的，递归函数总是会有一个出口，我们在解决递归问题时，只需要找出递归的关系式以及递归函数的出口（这两个可以说是递归函数的核心了）。下面我将在这里举求斐波那契值的例子带领着大家具体的实践一下递归法。
很显然递归函数的递推式是：fib(n) = fib(n-1)+fib(n-2)。
递归函数的出口是当n为1时返回1，当n为0时返回0。
最后递归函数的核心代码就可以写出了：
然后总的代码就是：
具体思路如下：
语句 return fib(n-1)+fib(n-2)的意思就是向前求斐波那契值，直到n-1=1，n-2=0
因为只有第1个和第0个斐波那契值是确定的
例：
当n=3时
第一次调用函数fib会执行第三条语句（因为n1)这样求回返回fib（2）+fib（1）
第二次调用函数时，因为21所有会返回fib（1）+fib（0）；因为1不大于1，所以调用函数时
会执行第二条语句返回1值。
第三次调用函数，会执行第一和第二条语句，依次返回0和1从而求得fib（2）
fib（3）=fib（2）+fib（1）
fib（2）=fib（1）+fib（0）
即fib（3）=fib（1）+fib（0）+fib（1）=2*fib（1）+fib（0）
def Sum(m): #函数返回两个值：递归次数，所求的值 if m==1:return 1,m return 1+Sum(m-1)[0],m+Sum(m-1)[1]cishu=Sum(10)[0] print cishu def Sum(m,n=1): ... if m==1:return n,m ... return n,m+Sum(m-1,n+1)[1] print Sum(10)[0] 10 print Sum(5)[0] 5
程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法。
它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。
递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。
Python
是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
