已知数列k(n满足:k(0)=1, k(1)=2, k(n)=-k(@n-1)2+k(n-2)3.用递归函数表示数列，并输出该数列在1000000以内的值

这是一个典型的动态规划（Dynamic Programming）问题，可以用递归函数来描述这个数列的规律。给定数列 \( k(n) \)，它遵循这样一个规则：

\[ k(n) = -k(n-1)^2 + k(n-2)^3 \]

初始值为 \( k(0) = 1 \) 和 \( k(1) = 2 \)。

递归函数的形式可以这样表达：
- 如果 \( n = 0 \)，那么 \( k(n) = 1 \)；
- 如果 \( n = 1 \)，那么 \( k(n) = 2 \)；
- 对于 \( n > 1 \)，递归公式就是上面给出的 \( k(n) \) 的表达式。

为了计算出1000000以内的所有数值，我们需要编写一个循环或递归算法，并设置一个边界条件来避免无限递归。但由于计算量较大，直接递归可能会遇到栈溢出的问题，所以通常会使用迭代的方式存储中间结果（例如使用数组或列表），以便回溯计算。

以下是递归版本的Python代码示例（但实际上不会运行，因为会超出最大递归深度限制）：

def kn_recursive(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return [1, 2][n]
    else:
        return -kn_recursive(n-1)**2 + kn_recursive(n-2)**3

# 这里实际不会输出100万项，因为它会引发递归深度错误
# 输出1到1000000的k(n)值会非常耗时，甚至无法完成

实际上，你应该采用迭代的方式来求解这个问题。下面是一个迭代版本的Python代码，可以生成1000000以内的数列值：

def calculate_kn_iterative(n):
    kn_list = [1, 2]  # 初始化前两项
    for i in range(2, n+1):  # 遍历计算
        kn_list.append(-kn_list[i-1]**2 + kn_list[i-2]**3)
    return kn_list[:n]

kn_values = calculate_kn_iterative(1000000)