在統計學中，經常需要樣本的方差計算，比較麻煩的方式是
（1）第一次遍歷計算出樣本的平均值
（2）第二次遍歷才能計算出樣本的方差
上述方法在樣本較少的情況下，非常合適，但如果樣本非常大，這種方式就不可取了，而且如果樣本是持續增長的，就都不適用了。
先上**
#第一步：遍歷一遍樣本
樣本e in 樣本集：
self.n += 1
self.sum += e.val
self.sum_sq += e.val * eval
#第二步：計算樣本的均值、均差和方差，
self.mean = self.sum / self.n
tmp = (self.sum_sq - (self.sum * self.sum) / self.n)
self.var = tmp / (self.n - 1)
self.var = math.sqrt(self.var)
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遞迴其實也只是一種演算法上的描述，不是一種新的語法！有時候，我們解決問題的時候，會遇到這種情況，當我們把乙個大的問題按照某種解決方案分成若干個小的問題的時候，發現這些小問題的解決方案其實和剛才大問題的解決方案又是一樣的！典型的，比如 求階乘！10！10 9！9！9 8！8！8 7！語法上，函式的遞迴...