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?)

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);
  }
}

这里是op的最终答案。无论如何，Visual Studio 2010不支持捕获全局变量。您不需要捕获它们，因为全局变量可以通过define全局访问。下面的答案使用局部变量代替。

#include <functional>
#include <iostream>

template<typename T>
struct t2t
{
    typedef T t;
};

template<typename R, typename V1, typename V2>
struct fixpoint
{
    typedef std::function<R (V1, V2)> func_t;
    typedef std::function<func_t (func_t)> tfunc_t;
    typedef std::function<func_t (tfunc_t)> yfunc_t;

    class loopfunc_t {
    public:
        func_t operator()(loopfunc_t v)const {
            return func(v);
        }
        template<typename L>
        loopfunc_t(const L &l):func(l){}
        typedef V1 Parameter1_t;
        typedef V2 Parameter2_t;
    private:
        std::function<func_t (loopfunc_t)> func;
    };
    static yfunc_t fix;
};
template<typename R, typename V1, typename V2>
typename fixpoint<R, V1, V2>::yfunc_t fixpoint<R, V1, V2>::fix = [](tfunc_t f) -> func_t {
    return [f](fixpoint<R, V1, V2>::loopfunc_t x){  return f(x(x)); }
    ([f](fixpoint<R, V1, V2>::loopfunc_t x) -> fixpoint<R, V1, V2>::func_t{
        auto &ff = f;
        return [ff, x](t2t<decltype(x)>::t::Parameter1_t v1, 
            t2t<decltype(x)>::t::Parameter1_t v2){
            return ff(x(x))(v1, v2);
        }; 
    });
};

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    auto term = [](int a)->int {
      return a*a;
    };

    auto next = [](int a)->int {
      return ++a;
    };

    auto sum = fixpoint<int, int, int>::fix(
    [term,next](std::function<int (int, int)> sum1) -> std::function<int (int, int)>{
        auto &term1 = term;
        auto &next1 = next;
        return [term1, next1, sum1](int a, int b)mutable ->int {
            if(a>b)
                return 0;
        else
            return term1(a) + sum1(next1(a),b);
        };
    });

    std::cout<<sum(1,10)<<std::endl; //385

    return 0;
}

这个答案不如扬克斯的，但还是这样:

using dp_type = void (*)();

using fp_type = void (*)(dp_type, unsigned, unsigned);

fp_type fp = [](dp_type dp, unsigned const a, unsigned const b) {
  ::std::cout << a << ::std::endl;
  return reinterpret_cast<fp_type>(dp)(dp, b, a + b);
};

fp(reinterpret_cast<dp_type>(fp), 0, 1);

要使lambda递归而不使用外部类和函数(如std::function或定点组合子)，可以在c++ 14中使用以下结构(现场示例):

#include <utility>
#include <list>
#include <memory>
#include <iostream>

int main()
{
    struct tree
    {
        int payload;
        std::list< tree > children = {}; // std::list of incomplete type is allowed
    };
    std::size_t indent = 0;
    // indication of result type here is essential
    const auto print = [&] (const auto & self, const tree & node) -> void
    {
        std::cout << std::string(indent, ' ') << node.payload << '\n';
        ++indent;
        for (const tree & t : node.children) {
            self(self, t);
        }
        --indent;
    };
    print(print, {1, {{2, {{8}}}, {3, {{5, {{7}}}, {6}}}, {4}}});
}

打印:

1
 2
  8
 3
  5
   7
  6
 4

注意，lambda的结果类型应该显式指定。

我有另一个解决方案，但只与无状态lambdas工作:

void f()
{
    static int (*self)(int) = [](int i)->int { return i>0 ? self(i-1)*i : 1; };
    std::cout<<self(10);
}

这里的技巧是lambdas可以访问静态变量，并且可以将无状态变量转换为函数指针。

你可以在标准的lambdas中使用它:

void g()
{
    int sum;
    auto rec = [&sum](int i) -> int
    {
        static int (*inner)(int&, int) = [](int& _sum, int i)->int 
        {
            _sum += i;
            return i>0 ? inner(_sum, i-1)*i : 1; 
        };
        return inner(sum, i);
    };
}

它在GCC 4.7中的工作