人教版（2015）信息技术六年级下册《递归调用真奇妙》课堂练习及课文知识点.docx

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1、人教版（2015）信息技术六年级下册递归调用真奇妙课堂练习附课文知识点一、填空题1 .递归调用是指一个函数直接或间接地调用的过程。2 .递归调用必须有明确的条件，否则会导致无限循环。3 .在使用递归算法时，需要注意避免产生过大的空间，以免造成栈溢出。二、选择题1.下列哪个选项不是递归调用的特点？OA.简化复杂问题B.提高程序运行效率C.通过分解问题规模来求解D.可以在某些情况下减少代码量2.在递归调用中，如果没有正确的退出条件，可能会导致什么结果？OA.程序运行更快B.程序运行出错C.程序无限循环D.程序崩溃3.下列关于递归调用的说法，正确的是：OA.递归调用只适用于数学计算B.递归调用一定比

2、循环效率高C.递归调用适用于问题可以分解为相同子问题的情况D.递归调用一定会导致栈溢出三、判断题1 .递归调用是一种特殊的函数调用方式，它可以在函数内部调用FI身。（）2 .递归调用必须有一个或多个明确的退出条件，否则程序将无法结束。（）3 .递归调用通常比循环更易于理解和实现，特别是在处理复杂问题时。（）四、简答题1 .请简述递归调用的基本思想，并给出一个简单的递归调用示例（如阶乘计算）。2 .在使用递归调用时，需要注意哪些问题？如何避免可能的问题？答案及解析填空题解析1 .【答案】El身【解析】递归调用是一个函数直接或间接地调用自身的过程。这是递归调用的基本定义。2 .【答案】退出【解析】

3、递归调用必须有明确的退出条件，否则函数会无限调用Fl己,形成无限循环。这个退出条件通常是问题的规模达到某个界限或者满足某种特定条件。3 .【答案】栈【解析】在使用递归算法时，每次函数调用都会在栈上分配空间，如果递归深度过大，可能会消耗过多的栈空间，导致栈溢出。选择题解析1 .【答案】B【解析】递归调用的特点包括简化复杂问题、通过分解问题规模来求解，以及在某些情况下减少代码量。但它并不总是提高程序运行效率,相反，由于递归调用涉及函数调用栈的开销，有时效率可能会低于使用循环。2 .【答案】C【解析】如果没有正确的退出条件，递归调用会无限进行下去，形成无限循环。3 .【答案】C【解析】递归调用适用于

4、问题可以分解为相同子问题的情况。这种分解使得第杂问题得以简化。其他选项中的说法并不总是正确的。判断题解析1 .【答案】正确【解析】递归调用确实是一种特殊的函数调用方式，它允许函数内部调用自身。2 .【答案】正确【解析】递归调用必须有退出条件，否则函数会无限调用自己，无法结束。3 .【答案】错误【解析】虽然递归调用在处理某些问题时确实能简化代码和提高可读性，但并不总是比循环更易于理解和实现。在某些情况下，使用循环可能更加宜观和高效。此外，递归调用也可能导致栈溢出等问题，因此使用时需要谨慎。简答题答案1 .【答案】递归调用的基本思想是将一个复杂的问题分解为若干个与原问题相似的子问题，然后递归地解决

5、这些子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。以阶乘计算为例，n的阶乘可以定义为n!=n*(n-l)!,这是一个典型的递归定义。我们可以编写一个递归函数来计算阶乘：pythondeffactorial(n):ifn=0orn=1:return1else:returnn*factorial(n-l)在这个函数中，当n为O或1时，宜接返回1作为递归的退出条件:否则，调用自身来计算(n-l)的阶乘，并将结果乘以n。2 .【答案】在使用递归调用时，需要注意以下问题：- 确保有明确的退出条件，避免无限递归。- 注意递归调用的深度，避免栈溢出。- 评估递归调用的效率，与循环等其他方法进行比较。为了避

6、免可能的问题，可以采取以下措施：- 仔细设计递归算法，确保每次递归调用都能使问题规模缩小。- 在可能的情况下，使用尾递归优化来减少栈的使用。- 对于大规模问题，考虑使用循环或其他迭代方法来替代递归调用。递归调用真奇妙课文知识点归纳：一、递归调用基本概念1 .递归定义：一个过程或函数n接或间接调用H身的方式称为递归。2 .递归结构：递归调用具有明确的结束条件，以确保递归过程能够终止。二、尾递归的特点1 .尾递归定义：在递归过程中，如果调用过程H身的命令出现在过程体中的最后位置（即END命令前一行的末尾,这种递归被称为尾递归。2 .尾递归的优势：尾递归在某些情况下可以提高程序执行效率，因为它可以优化内存使用。三、递归调用的应用示例1 .平移画圆：通过定义包含递归调用的过程，实现平移画圆的效果。2 .画旋转长方形：利用递归调用，可以绘制旋转长方形图案。3 .画螺旋线：通过递归调用和等待命令的组合，可以画出有趣的螺旋线图形。四、递归调用的注意事项1 .递归调用必须设置明确的结束条件，否则可能导致无限递归，使程序期渍。2 .递归调用的深度不宜过大，以避免占用过多的内存资源。