In C++ if the recursive function is a templated one, then the compiler has more chance to optimize it, as all the type deduction and function instantiations will occur in compile time. Modern compilers can also inline the function if possible. So if one uses optimization flags like -O3 or -O2 in g++, then recursions may have the chance to be faster than iterations. In iterative codes, the compiler gets less chance to optimize it, as it is already in the more or less optimal state (if written well enough).

在我的例子中，我试图通过使用Armadillo矩阵对象，以递归和迭代的方式来实现矩阵求幂。算法可以在这里找到…https://en.wikipedia.org/wiki/Exponentiation_by_squaring。 我的函数是模板化的，我已经计算了1,000,000个12x12矩阵的10次方。我得到了以下结果:

iterative + optimisation flag -O3 -> 2.79.. sec
recursive + optimisation flag -O3 -> 1.32.. sec

iterative + No-optimisation flag  -> 2.83.. sec
recursive + No-optimisation flag  -> 4.15.. sec

这些结果是使用gcc-4.8与c++11标志(-std=c++11)和Armadillo 6.1与Intel mkl获得的。英特尔编译器也显示了类似的结果。

递归的内存开销更大，因为每次递归调用通常都需要将一个内存地址推入堆栈，以便稍后程序可以返回到那个地址。

尽管如此，在许多情况下，递归比循环更自然、更可读——比如在处理树的时候。在这些情况下，我建议坚持使用递归。

使用递归，每次“迭代”都会产生函数调用的成本，而使用循环，你通常只需要支付递增/递减的代价。因此，如果循环的代码并不比递归解决方案的代码复杂多少，循环通常会优于递归。

对于可以分解成多个更小的部分的问题，递归比迭代更好。

例如，要制作一个递归斐波那契算法，您将fib(n)分解为fib(n-1)和fib(n-2)，并计算这两部分。迭代只允许你一遍又一遍地重复一个函数。

然而，Fibonacci实际上是一个坏例子，我认为迭代实际上更有效。注意fib(n) = fib(n-1) + fib(n-2)和fib(n-1) = fib(n-2) + fib(n-3)。Fib (n-1)被计算了两次!

一个更好的例子是树的递归算法。分析父节点的问题可以分解为分析每个子节点的多个更小的问题。与斐波那契例子不同，较小的问题是相互独立的。

所以，对于那些可以分解成多个、更小、独立、相似问题的问题，递归比迭代更好。

In C++ if the recursive function is a templated one, then the compiler has more chance to optimize it, as all the type deduction and function instantiations will occur in compile time. Modern compilers can also inline the function if possible. So if one uses optimization flags like -O3 or -O2 in g++, then recursions may have the chance to be faster than iterations. In iterative codes, the compiler gets less chance to optimize it, as it is already in the more or less optimal state (if written well enough).

在我的例子中，我试图通过使用Armadillo矩阵对象，以递归和迭代的方式来实现矩阵求幂。算法可以在这里找到…https://en.wikipedia.org/wiki/Exponentiation_by_squaring。 我的函数是模板化的，我已经计算了1,000,000个12x12矩阵的10次方。我得到了以下结果:

iterative + optimisation flag -O3 -> 2.79.. sec
recursive + optimisation flag -O3 -> 1.32.. sec

iterative + No-optimisation flag  -> 2.83.. sec
recursive + No-optimisation flag  -> 4.15.. sec

这些结果是使用gcc-4.8与c++11标志(-std=c++11)和Armadillo 6.1与Intel mkl获得的。英特尔编译器也显示了类似的结果。

递归可能会更昂贵，这取决于递归函数是否是尾部递归(最后一行是递归调用)。尾递归应该被编译器识别，并优化为迭代的对应部分(同时保持代码中简洁、清晰的实现)。

我将以最有意义的方式编写算法，并且对那些不得不在几个月或几年内维护代码的可怜的傻瓜(无论是你自己还是其他人)来说是最清楚的。如果你遇到了性能问题，那就分析你的代码，然后，只有在那之后，你才能通过迭代实现来进行优化。您可能需要研究一下内存和动态编程。