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。

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。

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

使用常规递归，每个递归调用将另一个条目推送到调用堆栈中。递归完成后，应用程序必须将每个条目向下弹出。

使用尾部递归，根据语言的不同，编译器可以将堆栈折叠为一个条目，这样可以节省堆栈空间。。。大型递归查询实际上会导致堆栈溢出。

基本上，尾部递归可以优化到迭代中。

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。

对我来说，理解尾调用递归的最好方法是递归的一种特殊情况，其中最后一个调用（或尾调用）是函数本身。

比较Python中提供的示例：

def recsum(x):
 if x == 1:
  return x
 else:
  return x + recsum(x - 1)

^递归

def tailrecsum(x, running_total=0):
  if x == 0:
    return running_total
  else:
    return tailrecsum(x - 1, running_total + x)

^尾部递归

正如您在常规递归版本中看到的，代码块中的最后一个调用是x+recsum（x-1）。所以在调用recsum方法之后，还有一个操作是x+。。。

然而，在尾部递归版本中，代码块中的最后一个调用（或尾部调用）是tailrecsum（x-1，running_total+x），这意味着最后一次调用是对方法本身进行的，之后不再进行操作。

这一点很重要，因为这里看到的尾部递归不会使内存增长，因为当底层VM看到一个函数在尾部位置（函数中要计算的最后一个表达式）调用自己时，它会消除当前堆栈帧，这就是所谓的尾部调用优化（TCO）。

EDIT

没有。请记住，上面的示例是用Python编写的，其运行时不支持TCO。这只是一个解释这一点的例子。在Scheme、Haskell等语言中支持TCO