一、问题背景：
对于集团公司的任何一个子公司，要找到所有直接或间接持有该公司股权的公司。数据仍参考之前计算股权层级的的案例，即整体的股权结构呈垂直特征，即A公司控制B公司、B公司控制C公司。
一个简单的股权结构
二、编程实现：
（一）定义递归函数：
1、函数参数包括当前要查找子公司的行数和名称，最终返回的是一个机构名称列表（agency）
2、寻找到顶层母公司A的路径中，如果本行“母公司”列为A，则退出递归（代表寻A之路结束）；否则将当前“母公司”追加入agency列表，并将其名称和所在行数作为新的函数参数，继续递归
def agencysearch(startline,name):
if name=='A':
agency.append('A')
return(agency)
else:
if Ctrsht.iloc[startline,1]==name:
if Ctrsht.iloc[startline,0]=='A':
agency.append('A')
return(agency)
else:
agency.append(Ctrsht.iloc[startline,0])#将当前母公司追加入agency列表
temPosition=[]#母公司在“子公司”列出现的行数可能为多个，必须用数组记录这些位置，并循环调用递归函数
for i in range(len(Ctrsht['子公司'])):
if Ctrsht.iloc[i,1]==Ctrsht.iloc[startline,0]:
temPosition.append(i)
alist=[]#记录母公司到A公司路径中的机构列表
for k in temPosition:
alist=alist+agencysearch(k,Ctrsht.iloc[k,1])#将每次循环的元素补充到alist中，循环中不要return，否则第一次循环就return结果，后面的循环就不执行了
return(agency+alist) #将母公司到A公司路径中的机构追加到agency，递归结束
else:
pass
（二）调用递归函数：
将F出现的所有的行数记录在数组中，循环调用递归，从而找到对F公司有直接或间接控股关系的机构列表
linenum=[]#获取F公司出现的行数
for i in range(len(Ctrsht['子公司'])):
if Ctrsht.iloc[i,1]=='F':
linenum.append(i)
agency=[]#记录机构
for j in linenum:
agencysearch(j,'F')
agency.append('F')
agency=set(agency)
agency
F公司及所有直接间接持股F公司的列表
三、有向图展示：
准备数据，Ctrsht_mimi记录的是包含F公司的所有股权关系；equitylevel_mini记录的是股权层级中涉及到F公司的所有公司名称和股权层级。
Ctrsht_mimi=Ctrsht[(Ctrsht['子公司'].isin(agency))]
equitylevel_mini=equitylevel[(equitylevel['公司名称'].isin(Ctrsht_mimi['母公司'].unique()))|(equitylevel['公司名称'].isin(Ctrsht_mimi['子公司'].unique()))]
equitylevel_mini内容
from graphviz import Digraph
from graphviz import Source
Layer=equitylevel_mini.values
EquityMat=Ctrsht_mimi.values
corpname = np.array(Layer)[:, 0]
#建立有向图实例
emap=Digraph(name='A公司对子公司控股结构',graph_attr={'splines':'ortho'})#,format='png'ortho控制edge为直线
emap.attr(rankdir='TB',ratio='0.618',label='A公司对F公司控股结构')
for i in corpname:
emap.node(name=i,shape='box',fontname='Microsoft Yahei',fontsize='12',color='orange')
for num in range(len(EquityMat)):
with emap.subgraph(edge_attr={'color':'skyblue'}) as line:
#str(EquityMat[num][1]代表母机构，str(EquityMat[num][2]代表子机构，str(EquityMat[num][3]代表持股比例，
line.edge(str(EquityMat[num][0]),str(EquityMat[num][1]),xlabel=str(EquityMat[num][2]),fontname='Microsoft Yahei',fontsize='8')
emap.render('A公司对F公司控股结构.gv',view=False)#将绘图保存为emap.gv，不需要打开
Source.from_file('A公司对F公司控股结构.gv')
集团公司对F公司控股结构
四、结语
递归和循环的比较：
递归算法：
优点：代码简洁、清晰，并且容易验证正确性。
缺点：
1、它的运行需要较多次数的函数调用，如果调用层数比较深，每次都要创建新的变量，需要增加额外的堆栈处理，会对执行效率有一定影响，占用过多的内存资源。
2、递归算法解题的运行效率较低。在递归调用的过程中系统为每一层的返回点、局部变量等开辟了栈来储存。递归次数过多容易造成栈溢出等
注意：递归就是在过程或函数里调用自身；使用递归策略时要注意的几个条件
1、必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。
2、递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。
3、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。
循环算法：
优点：速度快，结构简单。
缺点：并不能解决所有的问题。有的问题适合使用递归而不是循环。如果使用循环并不困难的话，最好使用循环
