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
为了理解尾部调用递归和非尾部调用递归之间的一些核心区别,我们可以探索这些技术的.NET实现。
这是一篇包含C#、F#和C++\CLI中的一些示例的文章:C#、F#和C++/CLI中的尾部递归冒险。
C#没有针对尾部调用递归进行优化,而F#进行了优化。
原理的差异涉及循环与Lambda演算。C#的设计考虑到了循环,而F#是基于Lambda演算的原理构建的。有关Lambda微积分原理的一本非常好(免费)的书,请参阅Abelson、Sussman和Sussman的《计算机程序的结构和解释》。
关于F#中的尾部调用,有关非常好的介绍性文章,请参阅F#中尾部调用的详细介绍。最后,这里有一篇文章介绍了非尾部递归和尾部调用递归(在F#中)之间的区别:尾部递归与F sharp中的非尾部递归。
如果您想了解C#和F#之间尾部调用递归的一些设计差异,请参阅在C#和F#中生成尾部调用操作码。
如果您非常想知道哪些条件阻止C#编译器执行尾部调用优化,请参阅本文:JIT CLR尾部调用条件。
其他回答
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。
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。
这里是前面提到的tailrecsum函数的Perl 5版本。
sub tail_rec_sum($;$){
my( $x,$running_total ) = (@_,0);
return $running_total unless $x;
@_ = ($x-1,$running_total+$x);
goto &tail_rec_sum; # throw away current stack frame
}
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