如果我们使用循环而不是递归,或者反之,在两者都可以达到相同目的的算法中,性能是否会受到影响?检查给定的字符串是否是回文。 我见过许多程序员使用递归作为一种炫耀的手段,当一个简单的迭代算法可以满足要求。 编译器在决定使用什么时起着至关重要的作用吗?
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我相信java中的尾递归目前还没有优化。关于LtU和相关链接的详细讨论贯穿始终。它可能是即将到来的版本7中的一个功能,但显然,当与堆栈检查结合使用时,它会出现一些困难,因为某些帧会丢失。自Java 2以来,堆栈检查一直用于实现他们的细粒度安全模型。
http://lambda-the-ultimate.org/node/1333
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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。
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。
我相信java中的尾递归目前还没有优化。关于LtU和相关链接的详细讨论贯穿始终。它可能是即将到来的版本7中的一个功能,但显然,当与堆栈检查结合使用时,它会出现一些困难,因为某些帧会丢失。自Java 2以来,堆栈检查一直用于实现他们的细粒度安全模型。
http://lambda-the-ultimate.org/node/1333
这取决于“递归深度”。 这取决于函数调用开销对总执行时间的影响程度。
例如,用递归的方式计算经典阶乘是非常低效的,因为: —数据溢出风险 -栈溢出风险 —函数调用开销占执行时间的80%
同时开发一种最小-最大算法用于国际象棋游戏中的位置分析,该算法将分析后续的N步棋,可以在“分析深度”上以递归方式实现(正如我正在做的^_^)
递归在某些情况下非常有用。例如,考虑查找阶乘的代码
int factorial ( int input )
{
int x, fact = 1;
for ( x = input; x > 1; x--)
fact *= x;
return fact;
}
现在用递归函数来考虑这个问题
int factorial ( int input )
{
if (input == 0)
{
return 1;
}
return input * factorial(input - 1);
}
通过观察这两个,我们可以看到递归很容易理解。 但如果不小心使用,它也会很容易出错。 假设如果我们错过了if (input == 0),那么代码将执行一段时间,并以堆栈溢出结束。
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