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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通常情况下，人们会期望性能损失在另一个方向上。递归调用会导致构建额外的堆栈帧;对此的惩罚各不相同。此外，在一些语言中，如Python(更准确地说，是在某些语言的某些实现中……)，对于递归指定的任务，您可能很容易遇到堆栈限制，例如在树状数据结构中查找最大值。在这些情况下，你应该坚持使用循环。
编写好的递归函数可以在一定程度上降低性能损失，前提是你有一个优化尾部递归的编译器，等等(还要再次检查，确保函数真的是尾部递归——这是许多人都会犯的错误之一)。
除了“边缘”情况(高性能计算、非常大的递归深度等)之外，最好采用最清楚地表达您的意图、设计良好且可维护的方法。仅在确定需求后进行优化。
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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。
这取决于语言。在Java中，你应该使用循环。函数式语言优化递归。
迈克说得对。Java编译器或JVM没有优化尾部递归。你总是会得到这样的堆栈溢出:
int count(int i) {
return i >= 100000000 ? i : count(i+1);
}
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。
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^_^)
