当我开始学习口齿不清时,我遇到了“尾部递归”这个词。这到底是什么意思?


当前回答

在Java中,以下是斐波那契函数的一个可能的尾部递归实现:

public int tailRecursive(final int n) {
    if (n <= 2)
        return 1;
    return tailRecursiveAux(n, 1, 1);
}

private int tailRecursiveAux(int n, int iter, int acc) {
    if (iter == n)
        return acc;
    return tailRecursiveAux(n, ++iter, acc + iter);
}

与标准递归实现形成对比:

public int recursive(final int n) {
    if (n <= 2)
        return 1;
    return recursive(n - 1) + recursive(n - 2);
}

其他回答

考虑一个将前N个自然数相加的简单函数。(例如,和(5)=0+1+2+3+4+5=15)。

下面是一个使用递归的简单JavaScript实现:

function recsum(x) {
    if (x === 0) {
        return 0;
    } else {
        return x + recsum(x - 1);
    }
}

如果调用recsum(5),JavaScript解释器将评估以下内容:

recsum(5)
5 + recsum(4)
5 + (4 + recsum(3))
5 + (4 + (3 + recsum(2)))
5 + (4 + (3 + (2 + recsum(1))))
5 + (4 + (3 + (2 + (1 + recsum(0)))))
5 + (4 + (3 + (2 + (1 + 0))))
5 + (4 + (3 + (2 + 1)))
5 + (4 + (3 + 3))
5 + (4 + 6)
5 + 10
15

请注意,在JavaScript解释器开始实际计算和之前,每个递归调用都必须完成。

下面是同一函数的尾部递归版本:

function tailrecsum(x, running_total = 0) {
    if (x === 0) {
        return running_total;
    } else {
        return tailrecsum(x - 1, running_total + x);
    }
}

以下是调用tailrecsum(5)时发生的事件序列(由于默认的第二个参数,它实际上是tailrecsum(5,0))。

tailrecsum(5, 0)
tailrecsum(4, 5)
tailrecsum(3, 9)
tailrecsum(2, 12)
tailrecsum(1, 14)
tailrecsum(0, 15)
15

在尾部递归情况下,每次对递归调用求值时,running_total都会更新。

注:原始答案使用了Python中的示例。由于Python解释器不支持尾部调用优化,这些代码已更改为JavaScript。然而,虽然尾部调用优化是ECMAScript 2015规范的一部分,但大多数JavaScript解释器不支持它。

这本摘自《Lua编程》一书的摘录展示了如何进行正确的尾部递归(在Lua中,但也应适用于Lisp)以及为什么它更好。

尾部调用[尾部递归]是一种goto-dressed作为呼叫。当函数调用另一个作为其最后一个行动,所以它没有其他事情可做。例如在以下代码中,对g的调用是尾调用:函数f(x)返回g(x)终止在f调用g之后,它没有其他内容在这种情况下,程序不需要返回调用函数时调用的函数末端。因此在尾呼之后,程序不需要保留任何有关调用函数的信息在堆栈中。。。因为正确的尾呼使用no堆栈空间一个程序可以生成。例如,我们可以使用任意数字作为自变量;它永远不会溢出堆栈:函数foo(n)如果n>0,则返回foo(n-1)end终止…正如我前面所说的,尾呼是有点后顾之忧。因此,一个非常有用的正确的尾部调用在Lua用于编程状态机。此类应用程序可以代表功能状态;更改状态是去(或打电话)一个特定的作用例如,让我们考虑一个简单的迷宫游戏。迷宫有几个房间,每个房间最多四个门:北、南、东和西在每个步骤中,用户输入移动方向。如果有门在该方向上,用户将相应的房间;否则程序打印警告。目标是从最初的房间到最后的房间房间该游戏是典型的状态机,其中当前房间是状态。我们可以用一个每个房间的功能。我们用尾巴从一个房间移动到另一个有四个房间的小迷宫可能看起来像这样:功能室1()本地移动=io.read()如果移动==“南”,则返回房间3()elseif move==“east”然后返回room2()否则打印(“无效移动”)返回房间1()--呆在同一个房间终止终止功能室2()本地移动=io.read()如果move==“south”,则返回room4()elseif move==“west”然后返回房间1()否则打印(“无效移动”)返回室2()终止终止功能室3()本地移动=io.read()如果move==“north”,则返回room1()elseif move==“east”然后返回room4()否则打印(“无效移动”)返回室3()终止终止功能室4()打印(“恭喜!”)终止

因此,当您进行如下递归调用时:

function x(n)
  if n==0 then return 0
  n= n-2
  return x(n) + 1
end

这不是尾部递归的,因为在进行递归调用之后,您仍然需要在该函数中做一些事情(添加1)。如果输入的数字很高,可能会导致堆栈溢出。

尾部递归函数是一个递归函数,其中递归调用是函数中最后执行的事情。

常规递归函数,我们有堆栈,每次调用递归函数中的递归函数时,都会向调用堆栈添加另一层。在正常递归中空间:O(n)尾递归使空间复杂性从

O(N)=>O(1)

尾部调用优化意味着可以从另一个函数调用函数,而不增加调用堆栈。我们应该在递归解中编写尾部递归。但某些语言实际上不支持其引擎中的尾部递归,该引擎将语言向下编译。自从ecma6以来,规范中就有了尾部递归。但编译js的引擎都没有实现尾部递归。你无法在js中实现O(1),因为编译器本身不知道如何实现这种尾部递归。截至2020年1月1日,Safari是唯一支持尾部呼叫优化的浏览器。Haskell和Java具有尾部递归优化

正则递归阶乘

function Factorial(x) {
  //Base case x<=1
  if (x <= 1) {
    return 1;
  } else {
    // x is waiting for the return value of Factorial(x-1)
    // the last thing we do is NOT applying the recursive call
    // after recursive call we still have to multiply.
    return x * Factorial(x - 1);
  }
}

我们的调用堆栈中有4个调用。

Factorial(4); // waiting in the memory for Factorial(3)
4 * Factorial(3); //  waiting in the memory for Factorial(2)
4 * (3 * Factorial(2)); //  waiting in the memory for Factorial(1)
4 * (3 * (2 * Factorial(1)));
4 * (3 * (2 * 1));

我们正在进行4次Factorial()调用,空间为O(n)这可能会导致堆栈溢出

尾部递归因子

function tailFactorial(x, totalSoFar = 1) {
  //Base Case: x===0. In recursion there must be base case. Otherwise they will never stop
  if (x === 0) {
    return totalSoFar;
  } else {
    // there is nothing waiting for tailFactorial to complete. we are returning another instance of tailFactorial()
    // we are not doing any additional computaion with what we get back from this recursive call
    return tailFactorial(x - 1, totalSoFar * x);
  }
}

在进行递归调用后,我们不需要记住任何内容

为了理解尾部调用递归和非尾部调用递归之间的一些核心区别,我们可以探索这些技术的.NET实现。

这是一篇包含C#、F#和C++\CLI中的一些示例的文章:C#、F#和C++/CLI中的尾部递归冒险。

C#没有针对尾部调用递归进行优化,而F#进行了优化。

原理的差异涉及循环与Lambda演算。C#的设计考虑到了循环,而F#是基于Lambda演算的原理构建的。有关Lambda微积分原理的一本非常好(免费)的书,请参阅Abelson、Sussman和Sussman的《计算机程序的结构和解释》。

关于F#中的尾部调用,有关非常好的介绍性文章,请参阅F#中尾部调用的详细介绍。最后,这里有一篇文章介绍了非尾部递归和尾部调用递归(在F#中)之间的区别:尾部递归与F sharp中的非尾部递归。

如果您想了解C#和F#之间尾部调用递归的一些设计差异,请参阅在C#和F#中生成尾部调用操作码。

如果您非常想知道哪些条件阻止C#编译器执行尾部调用优化,请参阅本文:JIT CLR尾部调用条件。

在传统递归中,典型的模型是首先执行递归调用,然后获取递归调用的返回值并计算结果。通过这种方式,在每次递归调用返回之前,您不会得到计算结果。

在尾部递归中,首先执行计算,然后执行递归调用,将当前步骤的结果传递给下一个递归步骤。这导致最后一条语句的形式为(return(递归函数参数))。基本上,任何给定递归步骤的返回值都与下一个递归调用的返回值相同。

这样做的结果是,一旦准备好执行下一个递归步骤,就不再需要当前堆栈帧。这允许进行一些优化。事实上,使用一个适当编写的编译器,您永远不应该有带有尾部递归调用的堆栈溢出窃笑。只需在下一个递归步骤中重用当前堆栈帧。我很确定Lisp会这么做。