简而言之，尾部递归将递归调用作为函数中的最后一条语句，这样就不必等待递归调用。

所以这是一个尾部递归，即N（x-1，p*x）是函数中的最后一个语句，编译器聪明地发现它可以优化为for循环（阶乘）。第二个参数p携带中间乘积值。

function N(x, p) {
   return x == 1 ? p : N(x - 1, p * x);
}

这是编写上述阶乘函数的非尾部递归方式（尽管某些C++编译器可能无论如何都能优化它）。

function N(x) {
   return x == 1 ? 1 : x * N(x - 1);
}

但这不是：

function F(x) {
  if (x == 1) return 0;
  if (x == 2) return 1;
  return F(x - 1) + F(x - 2);
}

我确实写了一篇题为“理解尾部递归——Visual Studio C++——汇编视图”的长文

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

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。

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

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。

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。