什么是尾递归 | 易学教程

递归算法想必大家都已经很熟悉了。递归算法虽然简单，但是容易导致一些性能问题，于是就有了尾递归这种优化算法。

首先我们先看看递归算法的性能问题是在哪里？

比如我们有一个常见的算法，叫做阶乘算法。

$f(x)=1\cdot2\cdot3\cdots\!x$

他的递归实现是这样子的

$KaTeX parse error: Unknown column alignment: 1 at position 15: \begin{array}{1̲}f(x)=x f(x-1)\…$

实现代码如下

//C#实现
int Foo(int x)
{
    if(x==1)
    {
        return 1;
    }
	return x*Foo(x-1);
}

#python 实现
def foo(x):
    if(x==1):
        return 1
    return x*foo(x-1)

我们看到每次调用foo方法的时候，又会执行一次foo方法。

此时程序会将当前上下文压栈，计算出下一个foo的值，然后再出栈和x进行相乘

所以对于foo(3)的调用，整个栈的情况是这样的

$KaTeX parse error: Unknown column alignment: 1 at position 15: \begin{array}{1̲}foo(3)\\3\cdot…$

那么尾递归呢？

它是指函数的最后一个位置（或者动作）是调用自身

我们把上面的方法改一下尾递归

//C#尾递归实现
int Foo(int x, int result=1)
{
    if(x==1)
    {
        return result;
    }
	return Foo(x-1,x*result);
}

#python 尾递归实现
def foo2(x,result=1):
    if(x==1):
        return result
    return foo2(x-1,result*x)

这里有两个需要注意的点

那么这么有什么好处呢？

好处就是“聪明”的编译器在准备入栈时发现，咦，这里的递归放回值不需要做任何计算，直接返回更上一层就好了。那么存储上下文没有啥好处，不存了！！

所以此时的栈使用情况就会变成

$KaTeX parse error: Unknown column alignment: 1 at position 15: \begin{array}{1̲}foo2(3)\\foo2(…$

内存占用，显著减少

不过尾递归虽好，但是还是要依赖于各种编译器的支持。

目前我知道的是python是支持的，探索c#之尾递归编译器优化 - 蘑菇先生 - 博客园文章中表示64位release下会进行尾递归优化

参考文档：

本文会经常更新，请阅读个人博客原文： https://xinyuehtx.github.io/ ，以避免陈旧错误知识的误导，同时有更好的阅读体验。

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来源：CSDN

作者：xinyue_htx

链接：https://blog.csdn.net/htxhtx123/article/details/104515038

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