最近写代码遇到一个问题：在 python 中，编写一个函数，在该函数内 有 for 循环，在for循环下 继续调用自身函数。
先复习一下递归
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
递归函数有一些特性：
- 必须有一个明确的结束条件；
- 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少
- 相邻两次重复之间有紧密的联系，前一次要为后一次做准备（通常前一次的输出就作为后一次的输入）。
- 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出）
# 这是一个计算阶乘的例子
# n! = 1 x 2 x 3 x ... x n
def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1)
这个例子都是学习编程中已经很熟悉的了。
下面是遇到一个问题：从 开始 节点（红色） 寻找 特点 这个节点
如图
graph
一开始是这样写的，得到结果是打印出来 找到了 这句话，但是返回回来却是 None。
# recursion to get label node
def recursion_search_node(self,start,label):
'''
recursion to get sepecified label node
start : Node to start to crawl
label : specified label
'''
for x in self.graph.match((start,)):
print(x)
if x.end_node['name'] == label:
print("wowowowow 找到了 wowowow")
print(x.end_node)
return x.end_node
else:
return self.recursion_search_node(x.end_node,label,y)
后来在网上查询了许久，或许根本没人这样去写递归，或许别人有更好的方法去获取到结果。
终于在一个 stackoverflow 找到一个帖子谈到这个问题，是因为每次调用函数 返回给上一层，需要用一个 变量来接收结果。
于是乎，就有了下面的代码
# recursion to get label node
def recursion_search_node(self,start,label,y=None):
'''
recursion to get sepecified label node
start : Node to start to crawl
label : specified label
'''
for x in self.graph.match((start,)):
print(x)
if x.end_node['name'] == label:
print("wowowowow 找到了 wowowow")
print(x.end_node)
y = x.end_node
return y
else:
y = self.recursion_search_node(x.end_node,label,y)
return y
多加了一个参数 y, 这个y 是可以想象是当作在函数调用之间的一个桥梁，一个共享对象。
参考资料：
