函数式编程更多的是关于“是什么”而不是“如何”。

语言实现者会找到一种方法来优化代码在底层的工作方式，如果我们不试图让它比它需要的更优化的话。递归也可以在支持尾部调用优化的语言中进行优化。

从程序员的角度来看，更重要的是可读性和可维护性，而不是首先进行优化。再次强调，“过早优化是万恶之源”。

递归在显式管理堆栈的情况下可能更快，就像你提到的排序或二叉树算法一样。

我曾经遇到过这样的情况，用Java重写递归算法会让它变慢。

因此，正确的方法是首先以最自然的方式编写它，只在分析显示它至关重要时进行优化，然后衡量假定的改进。

这里大部分答案都是错误的。正确答案是视情况而定。例如，这里有两个遍历树的C函数。首先是递归的:

static
void mm_scan_black(mm_rc *m, ptr p) {
    SET_COL(p, COL_BLACK);
    P_FOR_EACH_CHILD(p, {
        INC_RC(p_child);
        if (GET_COL(p_child) != COL_BLACK) {
            mm_scan_black(m, p_child);
        }
    });
}

下面是使用迭代实现的相同函数:

static
void mm_scan_black(mm_rc *m, ptr p) {
    stack *st = m->black_stack;
    SET_COL(p, COL_BLACK);
    st_push(st, p);
    while (st->used != 0) {
        p = st_pop(st);
        P_FOR_EACH_CHILD(p, {
            INC_RC(p_child);
            if (GET_COL(p_child) != COL_BLACK) {
                SET_COL(p_child, COL_BLACK);
                st_push(st, p_child);
            }
        });
    }
}

理解代码的细节并不重要。p是节点，P_FOR_EACH_CHILD执行遍历。在迭代版本中，我们需要一个显式的堆栈st，其中节点被推入，然后弹出和操作。

递归函数比迭代函数运行得快得多。原因是在后者中，对于每一项，都需要调用函数st_push，然后调用函数st_pop。

在前者中，每个节点只有递归的CALL。

另外，访问调用堆栈上的变量非常快。这意味着您正在从内存中读取，而内存可能总是在最里面的缓存中。另一方面，显式堆栈必须由来自堆的malloc:ed内存支持，而这要慢得多。

通过仔细的优化，例如内联st_push和st_pop，我可以大致达到与递归方法相同的效果。但至少在我的计算机上，访问堆内存的开销要大于递归调用的开销。

但是这个讨论基本上是没有意义的，因为递归树遍历是不正确的。如果你有一个足够大的树，你会用完调用堆栈空间，这就是为什么必须使用迭代算法。

尾递归和循环一样快。许多函数式语言都实现了尾部递归。

一般来说，不，在任何具有两种形式的可行实现的实际使用中，递归不会比循环快。我的意思是，当然，你可以编写出花费很长时间的循环，但是有更好的方法来实现相同的循环，可以通过递归来实现相同的问题。

关于原因，你一针见血;创建和销毁堆栈帧比简单的跳转代价更大。

但是，请注意我所说的“在两种形式中都有可行的实现”。对于像许多排序算法这样的事情，往往没有一种非常可行的方法来实现它们，因为它不能有效地建立自己的堆栈版本，因为生成子“任务”是这个过程固有的一部分。因此，递归可能和试图通过循环实现算法一样快。

编辑:这个答案是假设非函数式语言，其中大多数基本数据类型是可变的。它不适用于函数式语言。

这里有一个例子，在Java中递归比循环运行得快。这是一个对两个数组执行冒泡排序的程序。recBubbleSort(....)方法使用递归对数组arr排序，bbSort(....)方法仅使用循环对数组narr排序。两个数组中的数据是相同的。

public class BBSort_App {
    public static void main(String args[]) {
        int[] arr = {231,414235,23,543,245,6,324,-32552,-4};

        long time = System.nanoTime();
        recBubbleSort(arr, arr.length-1, 0);
        time = System.nanoTime() - time;

        System.out.println("Time Elapsed: "+time+"nanos");
        disp(arr);

        int[] narr = {231,414235,23,543,245,6,324,-32552,-4};
    
        time = System.nanoTime();
        bbSort(narr);
        time = System.nanoTime()-time;
        System.out.println("Time Elapsed: "+time+"nanos");
        disp(narr);
    }

    static void disp(int[] origin) {
        System.out.print("[");
        for(int b: origin)
            System.out.print(b+", ");
        System.out.println("\b\b \b]");
    }
    static void recBubbleSort(int[] origin, int i, int j) {
        if(i>0)
            if(j!=i) {
                if(origin[i]<origin[j]) {
                    int temp = origin[i];
                    origin[i] = origin[j];
                    origin[j] = temp;
                }
                recBubbleSort(origin, i, j+1);
            }
            else
                recBubbleSort(origin, i-1, 0);
    }

    static void bbSort(int[] origin) {
        for(int out=origin.length-1;out>0;out--)
            for(int in=0;in<out;in++)
                if(origin[out]<origin[in]) {
                    int temp = origin[out];
                    origin[out] = origin[in];
                    origin[in] = temp;
                }
    }
}

即使运行该测试50次，也会得到几乎相同的结果:

对这个问题的回答是令人满意的，但没有简单的例子。有人能给出为什么这个递归更快的原因吗?