在c++ 23中，扣除这个(P0847)将被添加:

auto f = [](this auto& self, int i) -> int
{
    return i > 0 ? self(i - 1) + i : 0;
}

目前它只在EDG eccp和(部分)MSVC可用:

https://godbolt.org/z/f3E3xT3fY

这里证明了一个小主体的递归lambda几乎具有与普通递归函数相同的性能，可以直接调用自己。

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <type_traits>
#include <functional>
#include <atomic>
#include <cmath>

using namespace std;
using namespace chrono;

unsigned recursiveFn( unsigned x )
{
    if( x ) [[likely]]
        return recursiveFn( x - 1 ) + recursiveFn( x - 1 );
    else
        return 0;
};

atomic_uint result;

int main()
{
    auto perf = []( function<void ()> fn ) -> double
    {
        using dur_t = high_resolution_clock::duration;
        using urep_t = make_unsigned_t<dur_t::rep>;
        high_resolution_clock::duration durMin( (urep_t)-1 >> 1 );
        for( unsigned r = 10; r--; )
        {
            auto start = high_resolution_clock::now();
            fn();
            dur_t dur = high_resolution_clock::now() - start;
            if( dur < durMin )
                durMin = dur;
        }
        return durMin.count() / 1.0e9;
    };
    auto recursiveLamdba = []( auto &self, unsigned x ) -> unsigned
    {
        if( x ) [[likely]]
            return self( self, x - 1 ) + self( self, x - 1 );
        else
            return 0;
    };
    constexpr unsigned DEPTH = 28;
    double
        tLambda = perf( [&]() { ::result = recursiveLamdba( recursiveLamdba, DEPTH ); } ),
        tFn = perf( [&]() { ::result = recursiveFn( DEPTH ); } );
    cout << trunc( 1000.0 * (tLambda / tFn - 1.0) + 0.5 ) / 10.0 << "%" << endl;
}

对于我的AMD Zen1 CPU，目前的MSVC递归速度快10%左右。对于我的Phenom II x4 945和g++ 11.1。这两个函数有相同的性能。 请记住，这几乎是最糟糕的情况，因为函数体非常小。如果它更大，递归函数调用本身的部分就更小。

在c++ 14中，现在很容易创建一个有效的递归lambda，而不必引起std::function的额外开销，只需几行代码:

template <class F>
struct y_combinator {
    F f; // the lambda will be stored here
    
    // a forwarding operator():
    template <class... Args>
    decltype(auto) operator()(Args&&... args) const {
        // we pass ourselves to f, then the arguments.
        return f(*this, std::forward<Args>(args)...);
    }
};

// helper function that deduces the type of the lambda:
template <class F>
y_combinator<std::decay_t<F>> make_y_combinator(F&& f) {
    return {std::forward<F>(f)};
}

你原来的求和尝试变成:

auto sum = make_y_combinator([term,next](auto sum, int a, int b) -> int {
  if (a>b) {
    return 0;
  }
  else {
    return term(a) + sum(next(a),b);
  }
});

在c++ 17中，使用CTAD，我们可以添加演绎指南:

template <class F> y_combinator(F) -> y_combinator<F>;

这样就不需要辅助函数了。我们可以写y_combinator{[](auto self，…){…直接}}。

在c++ 20中，使用CTAD进行聚合，就不需要演绎指南了。

在c++ 23中，通过演绎，你根本不需要y组合子:

auto sum = [term,next](this auto const& sum, int a, int b) -> int {
  if (a>b) {
    return 0;
  }
  else {
    return term(a) + sum(next(a),b);
  }
}

考虑一下自动版本和完全指定类型版本之间的区别。auto关键字从初始化它的对象推断它的类型，但是初始化它的对象需要知道它的类型(在本例中，lambda闭包需要知道它捕获的类型)。有点像鸡生蛋还是蛋生鸡的问题。

另一方面，完全指定的函数对象的类型不需要“知道”任何被赋值给它的内容，因此lambda闭包同样可以完全知道它捕获的类型。

考虑一下对代码的轻微修改，它可能更有意义:

std::function<int(int, int)> sum;

sum = [term, next, &sum](int a, int b) -> int {
    if (a > b)
        return 0;
    else
        return term(a) + sum(next(a), b);
};

显然，这在auto中行不通。递归lambda函数工作得非常好(至少它们在MSVC中是这样的，我在MSVC中有使用它们的经验)，只是它们与类型推断并不真正兼容。

我使用std::function<>捕获方法运行了一个基准测试，比较递归函数和递归lambda函数。在clang版本4.1上启用了完全优化后，lambda版本的运行速度明显变慢了。

#include <iostream>
#include <functional>
#include <chrono>

uint64_t sum1(int n) {
  return (n <= 1) ? 1 : n + sum1(n - 1);
}

std::function<uint64_t(int)> sum2 = [&] (int n) {
  return (n <= 1) ? 1 : n + sum2(n - 1);
};

auto const ITERATIONS = 10000;
auto const DEPTH = 100000;

template <class Func, class Input>
void benchmark(Func&& func, Input&& input) {
  auto t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
  for (auto i = 0; i != ITERATIONS; ++i) {
    func(input);
  }
  auto t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
  auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(t2-t1).count();
  std::cout << "Duration: " << duration << std::endl;
}

int main() {
  benchmark(sum1, DEPTH);
  benchmark(sum2, DEPTH);
}

产生的结果:

Duration: 0 // regular function
Duration: 4027 // lambda function

(注意:我还确认了一个从cin获取输入的版本，以消除编译时计算)

Clang还会产生一个编译器警告:

main.cc:10:29: warning: variable 'sum2' is uninitialized when used within its own initialization [-Wuninitialized]

这是意料之中的，也是安全的，但应该注意。

在我们的工具中有一个解决方案是很好的，但我认为如果要与当前的方法相比，该语言需要更好的方法来处理这种情况。

注意:

正如一位评论者指出的那样，最新版本的vc++似乎已经找到了一种方法来优化这一点，以达到同等的性能。也许我们不需要更好的方法来处理这个问题(除了语法糖)。

另外，正如最近几周其他一些SO帖子所概述的那样，std::function<>本身的性能可能是导致直接调用function速度变慢的原因，至少当lambda捕获太大而无法放入一些库优化的空间时(我猜有点像各种短字符串优化?)

诀窍是将lambda实现作为参数提供给自身，而不是通过捕获。

const auto sum = [term, next](int a, int b) {
    auto sum_impl = [term, next](int a, int b, auto& sum_ref) mutable {
        if (a > b) {
            return 0;
        }
        return term(a) + sum_ref(next(a), b, sum_ref);
    };
    return sum_impl(a, b, sum_impl);
};

计算机科学中的所有问题都可以通过另一种间接方式来解决。我第一次发现这个简单的技巧是在http://pedromelendez.com/blog/2015/07/16/recursive-lambdas-in-c14/

它确实需要c++ 14，而问题是c++ 11，但对大多数人来说可能很有趣。

这是戈德波特大学的完整例子。

使用std::function也是可能的，但会导致代码变慢。但并非总是如此。看看std::function vs template的答案

这不仅仅是c++的特性， 它直接映射到微积分的数学中。从维基百科:

Lambda微积分不能像其他表达式那样直接表示这个 符号: 所有的函数在微积分中都是匿名的，所以我们不能引用a 还没有定义的值，在定义它的lambda项中 相同的值。但是，递归仍然可以通过排列 Lambda表达式接收自身作为参数值