尾部递归是你现在的生活。您不断重复使用相同的堆栈帧，因为没有理由或方法返回到“先前”帧。过去已经结束，可以抛弃。你得到一帧，永远走向未来，直到你的过程不可避免地消亡。

当您考虑到某些进程可能会使用额外的帧，但如果堆栈没有无限增长，则仍然被认为是尾部递归时，这种类比就失败了。

这是《计算机程序的结构和解释》中关于尾部递归的摘录。

在对比迭代和递归时，我们必须小心不要将递归过程的概念与递归过程。当我们将过程描述为递归时指过程定义所指的句法事实（直接或间接）到程序本身。但当我们将过程描述为遵循一种模式，即线性递归，我们谈论的是过程如何演变，而不是如何编写过程的语法。这似乎令人不安我们将递归过程（如事实iter）称为生成迭代过程。然而，这个过程实际上是迭代的：它的状态被其三个状态变量完全捕获解释器只需要跟踪三个变量执行该过程。过程和程序之间的区别可能是令人困惑的是，大多数通用语言的实现（包括Ada、Pascal和C） 以这样一种方式设计过程消耗的内存量会随着过程调用，迭代。因此，这些语言可以描述迭代仅通过使用专用的“循环构造”来处理例如do、repeat、until、for和while。实施方案不具有此缺陷。它将在恒定空间中执行迭代过程，即使迭代过程由递归过程描述。一具有此属性的实现称为尾部递归。用一个尾部递归实现，可以使用普通过程调用机制，使特殊迭代构造只作为句法糖有用。

我不是Lisp程序员，但我认为这会有所帮助。

基本上，这是一种编程风格，递归调用是最后一件事。

许多人已经在这里解释了递归。我想引用Riccardo Terrell的《.NET中的并发性，并发和并行编程的现代模式》一书中关于递归的一些优点的一些想法：

“函数递归是FP中迭代的自然方式，因为它避免状态突变。在每次迭代期间，都会传递一个新值而不是被更新（变异）。在里面此外，可以编写递归函数，使您的程序更加模块化，并引入了开发机会并行化。"

以下是同一本书中关于尾部递归的一些有趣注释：

尾部调用递归是一种转换规则递归的技术函数转换为可处理大型输入的优化版本没有任何风险和副作用。注：尾部调用作为优化的主要原因是提高数据位置、内存使用率和缓存使用率。通过做尾巴调用时，被调用者使用与调用者相同的堆栈空间。这减少了记忆压力。它略微改善了缓存，因为存储器被后续调用方重用，并且可以留在缓存中，而不是驱逐旧的缓存线，为新的缓存腾出空间线

尾部递归函数是一个递归函数，它在返回之前执行的最后一个操作是调用递归函数。也就是说，递归函数调用的返回值将立即返回。例如，您的代码如下所示：

def recursiveFunction(some_params):
    # some code here
    return recursiveFunction(some_args)
    # no code after the return statement

实现尾部调用优化或尾部调用消除的编译器和解释器可以优化递归代码以防止堆栈溢出。如果您的编译器或解释器没有实现尾部调用优化（例如CPython解释器），那么用这种方式编写代码不会有额外的好处。

例如，这是Python中的标准递归阶乘函数：

def factorial(number):
    if number == 1:
        # BASE CASE
        return 1
    else:
        # RECURSIVE CASE
        # Note that `number *` happens *after* the recursive call.
        # This means that this is *not* tail call recursion.
        return number * factorial(number - 1)

这是阶乘函数的尾调用递归版本：

def factorial(number, accumulator=1):
    if number == 0:
        # BASE CASE
        return accumulator
    else:
        # RECURSIVE CASE
        # There's no code after the recursive call.
        # This is tail call recursion:
        return factorial(number - 1, number * accumulator)
print(factorial(5))

（请注意，即使这是Python代码，CPython解释器也不会进行尾部调用优化，因此这样安排代码不会带来运行时的好处。）

您可能需要使代码更不可读，才能利用尾部调用优化，如阶乘示例所示。（例如，基本情况现在有点不直观，累加器参数被有效地用作一种全局变量。）

但尾部调用优化的好处是它可以防止堆栈溢出错误。（我会注意到，通过使用迭代算法而不是递归算法，您可以获得同样的好处。）

当调用堆栈推送了太多帧对象时，会导致堆栈溢出。当调用函数时，框架对象被推到调用堆栈上，当函数返回时，框架将从调用堆栈中弹出。框架对象包含诸如局部变量以及函数返回时要返回的代码行之类的信息。

如果递归函数进行了太多递归调用而没有返回，则调用堆栈可能会超出其帧对象限制。（数量因平台而异；在Python中默认为1000个帧对象。）这会导致堆栈溢出错误。（嘿，这就是这个网站的名字来源！）

但是，如果递归函数做的最后一件事是进行递归调用并返回其返回值，那么它就没有理由保持当前帧对象需要停留在调用堆栈上。毕竟，如果递归函数调用后没有代码，就没有理由挂起当前帧对象的局部变量。因此，我们可以立即删除当前帧对象，而不是将其保留在调用堆栈中。这样做的最终结果是，调用堆栈的大小不会增加，因此不会出现堆栈溢出。

编译器或解释器必须具有尾部调用优化功能，以便能够识别何时可以应用尾部调用优化。即使如此，您可能已经重新排列了递归函数中的代码，以利用尾部调用优化，这取决于您是否值得优化可读性的潜在降低。

尾部递归是函数调用的递归函数自身位于函数的末尾（“尾部”），其中没有计算在递归调用返回后完成。许多编译器优化以将递归调用更改为尾部递归调用或迭代调用。

考虑计算一个数的阶乘的问题。

一种简单的方法是：

  factorial(n):

    if n==0 then 1

    else n*factorial(n-1)

假设你调用阶乘（4）。递归树为：

       factorial(4)
       /        \
      4      factorial(3)
     /             \
    3          factorial(2)
   /                  \
  2                factorial(1)
 /                       \
1                       factorial(0)
                            \
                             1    

上述情况下的最大递归深度为O（n）。

但是，请考虑以下示例：

factAux(m,n):
if n==0  then m;
else     factAux(m*n,n-1);

factTail(n):
   return factAux(1,n);

factTail（4）的递归树为：

factTail(4)
   |
factAux(1,4)
   |
factAux(4,3)
   |
factAux(12,2)
   |
factAux(24,1)
   |
factAux(24,0)
   |
  24

这里，最大递归深度是O（n），但没有一个调用向堆栈添加任何额外变量。因此编译器可以取消堆栈。