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
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
其他回答
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。
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。
如果每个递归情况仅由对函数本身的调用组成,并且可能具有不同的参数,则函数是尾部递归的。或者,尾部递归是没有待定工作的递归。注意,这是一个与编程语言无关的概念。
考虑定义如下的函数:
g(a, b, n) = a * b^n
一种可能的尾部递归公式是:
g(a, b, n) | n is zero = a
| n is odd = g(a*b, b, n-1)
| otherwise = g(a, b*b, n/2)
如果您检查g(…)的每一个涉及递归情况的RHS,您会发现整个RHS都是对g(……)的调用,仅此而已。这个定义是尾部递归的。
作为比较,非尾部递归公式可能是:
g'(a, b, n) = a * f(b, n)
f(b, n) | n is zero = 1
| n is odd = f(b, n-1) * b
| otherwise = f(b, n/2) ^ 2
f(…)中的每个递归情况都有一些需要在递归调用之后进行的未决工作。
注意,当我们从“g”到“g”时,我们充分利用了关联性(和交换性)乘法。这并不是偶然的,在大多数需要将递归转换为尾递归的情况下,都会利用这些财产:如果我们想急切地做一些工作,而不是让它等待,我们必须使用关联性之类的东西来证明答案是一样的。
尾部递归调用可以通过向后跳转来实现,而不是使用堆栈进行常规递归调用。注意,检测尾部呼叫或发出向后跳转通常很简单。然而,通常很难重新排列参数,以便向后跳转。由于此优化不是免费的,语言实现可以选择不实现此优化,或者通过使用“tailcall”指令标记递归调用和/或选择更高的优化设置来要求选择加入。
然而,某些语言(例如Scheme)确实需要所有实现来优化尾部递归函数,甚至可能需要所有尾部位置的调用。
在大多数命令式语言中,向后跳转通常被抽象为(while)循环,而尾部递归在优化为向后跳转时,与循环同构。
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
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);
}
}
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