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
下面是比较两个函数的快速代码片段。第一种是传统的递归,用于求给定数的阶乘。第二种使用尾部递归。
理解起来非常简单直观。
判断递归函数是否为尾部递归函数的一种简单方法是,它是否在基本情况下返回具体值。这意味着它不会返回1或true或类似的值。它很可能会返回某个方法参数的变体。
另一种方法是判断递归调用是否没有任何加法、算术、修改等。这意味着它只是一个纯递归调用。
public static int factorial(int mynumber) {
if (mynumber == 1) {
return 1;
} else {
return mynumber * factorial(--mynumber);
}
}
public static int tail_factorial(int mynumber, int sofar) {
if (mynumber == 1) {
return sofar;
} else {
return tail_factorial(--mynumber, sofar * mynumber);
}
}
其他回答
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
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
重要的一点是尾部递归本质上等同于循环。这不仅仅是一个编译器优化的问题,而是一个关于表现力的基本事实。这是双向的:你可以采取任何形式的循环
while(E) { S }; return Q
其中E和Q是表达式,S是语句序列,并将其转换为尾部递归函数
f() = if E then { S; return f() } else { return Q }
当然,必须定义E、S和Q来计算一些变量的有趣值。例如,循环函数
sum(n) {
int i = 1, k = 0;
while( i <= n ) {
k += i;
++i;
}
return k;
}
等效于尾部递归函数
sum_aux(n,i,k) {
if( i <= n ) {
return sum_aux(n,i+1,k+i);
} else {
return k;
}
}
sum(n) {
return sum_aux(n,1,0);
}
(用参数较少的函数“包装”尾部递归函数是一种常见的函数习惯用法。)