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

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。

其他回答

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。

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。)

递归有两种基本类型:头部递归和尾部递归。

在头部递归中,函数进行递归调用,然后执行更多计算,可能使用例如递归调用。在尾部递归函数中,所有计算首先发生递归调用是最后发生的事情。

摘自这篇超棒的帖子。请考虑阅读它。

这个问题有很多很好的答案。。。但我忍不住提出了另一种看法,即如何定义“尾部递归”,或者至少是“正确的尾部递归”。即:是否应该将其视为程序中特定表达式的属性?还是应该将其视为编程语言实现的属性?

关于后一种观点,Will Clinger的一篇经典论文“正确的尾部递归和空间效率”(PLDI 1998)将“正确的尾递归”定义为编程语言实现的属性。该定义被构造为允许忽略实现细节(例如调用堆栈实际上是通过运行时堆栈还是通过堆分配的帧链接列表表示的)。

为了实现这一点,它使用了渐近分析:不是人们通常看到的程序执行时间,而是程序空间使用情况。这样,堆分配的链接列表与运行时调用堆栈的空间使用最终是渐近等价的;因此,人们会忽略编程语言实现的细节(这一细节在实践中当然非常重要,但当试图确定给定的实现是否满足“属性尾部递归”的要求时,可能会让事情变得一团糟)

该论文值得仔细研究,原因如下:

它给出了程序尾部表达式和尾部调用的归纳定义。(这样的定义,以及为什么这样的电话很重要,似乎是这里给出的大多数其他答案的主题。)以下是这些定义,只是为了提供文本的味道:定义1以核心方案编写的程序的尾部表达式归纳如下。lambda表达式的主体是尾部表达式如果(如果E0 E1 E2)是尾部表达式,则E1和E2都是尾部表达式。其他的都不是尾部表达式。定义2尾部调用是作为过程调用的尾部表达式。

(尾部递归调用,或者正如论文所说,“self-tail调用”是尾部调用的一种特殊情况,其中过程本身被调用。)

它为评估核心方案的六个不同“机器”提供了正式定义,其中每个机器都具有相同的可观察行为,除了每个机器所处的渐近空间复杂性类。例如,在为分别为1。基于堆栈的内存管理,2。垃圾收集,但没有尾部调用。垃圾收集和尾部调用,本文继续介绍更高级的存储管理策略,如4。“evlis尾部递归”,在尾部调用的最后一个子表达式参数求值期间不需要保存环境,5。将闭包的环境减少到该闭包的自由变量,以及6。Appel和Shao定义的所谓“空间安全”语义。为了证明这些机器实际上属于六个不同的空间复杂性类,本文针对每对被比较的机器,提供了程序的具体示例,这些程序将揭示一台机器上的渐近空间爆炸,而不是另一台机器。


(现在仔细阅读我的答案,我不确定我是否真的抓住了克林格论文的关键点。但是,唉,我现在不能花更多的时间来研究这个答案。)

这意味着不需要将指令指针推到堆栈上,只需跳到递归函数的顶部并继续执行即可。这允许函数无限递归而不会溢出堆栈。

我写了一篇关于这个主题的博客文章,里面有堆栈框架的图形示例。