尾遞歸究竟是好是壞？如果遞歸級(jí)別太多，則會(huì)出現(xiàn)堆棧溢出異常，因?yàn)槊看握{(diào)用都會(huì)生成一個(gè)新的堆棧幀，并使用此堆棧幀保留當(dāng)前函數(shù)的狀態(tài)值。如果不需要保存狀態(tài)值，則可以重用堆棧幀而不會(huì)導(dǎo)致堆棧溢出。以n的階乘

尾遞歸究竟是好是壞？

如果遞歸級(jí)別太多，則會(huì)出現(xiàn)堆棧溢出異常，因?yàn)槊看握{(diào)用都會(huì)生成一個(gè)新的堆棧幀，并使用此堆棧幀保留當(dāng)前函數(shù)的狀態(tài)值。如果不需要保存狀態(tài)值，則可以重用堆棧幀而不會(huì)導(dǎo)致堆棧溢出。

以n的階乘為例：

正常遞歸：

如果n=3，則每一步都需要保留n值和下一個(gè)函數(shù)的返回值，因此每次調(diào)用都需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的堆棧幀

尾部遞歸：

如果n=3，則每次調(diào)用都可以重用堆棧幀，因?yàn)椴恍枰４鏍顟B(tài)值。

因此，當(dāng)遞歸在當(dāng)前堆棧幀執(zhí)行后完成時(shí)，它不需要保留當(dāng)前堆棧幀，但根據(jù)當(dāng)前堆棧幀的結(jié)果，它可以在進(jìn)入下一個(gè)堆棧幀時(shí)優(yōu)化為尾部遞歸。通常，尾部遞歸需要滿足遞歸調(diào)用是函數(shù)體中最后執(zhí)行的語(yǔ)句。例如，在factorial示例中，要執(zhí)行的最后一條語(yǔ)句是直接調(diào)用factorial（n-1，n*result），而不是表達(dá)式n*factorial（n-1）。如果是表達(dá)式，則需要堆棧幀來(lái)保留N和階乘（N-1）的結(jié)果。

編譯器的任務(wù)是什么尾遞歸優(yōu)化？

當(dāng)編譯器檢測(cè)到函數(shù)調(diào)用是尾部遞歸時(shí)，它將覆蓋當(dāng)前活動(dòng)記錄，而不是在堆棧中創(chuàng)建新的活動(dòng)記錄。編譯器可以這樣做，因?yàn)檫f歸調(diào)用是當(dāng)前活動(dòng)周期中要執(zhí)行的最后一條語(yǔ)句，因此當(dāng)調(diào)用返回時(shí)，堆棧幀中沒有其他操作，因此不需要保存堆棧幀。通過(guò)覆蓋當(dāng)前堆棧幀而不是在其上添加新的堆棧幀，大大減少了使用的堆?？臻g，從而提高了實(shí)際操作效率。雖然編譯器可以優(yōu)化尾部遞歸引起的堆棧溢出，但是在編程中我們應(yīng)該盡量避免尾部遞歸，因?yàn)樗形膊窟f歸都可以被簡(jiǎn)單的goto循環(huán)所代替。

如何在Python中實(shí)現(xiàn)尾遞歸優(yōu)化？

Python不會(huì)優(yōu)化尾部遞歸。默認(rèn)情況下，遞歸的最大深度約為1000。當(dāng)然，可以修改底層的默認(rèn)最大深度。但是我們可以使用Python內(nèi)置的yield將尾部遞歸函數(shù)轉(zhuǎn)換為生成器。我只需要連續(xù)執(zhí)行它的下一個(gè)方法。從本質(zhì)上講，遞歸和循環(huán)是一樣的，但遞歸是一種函數(shù)調(diào)用，與循環(huán)相比，它有很多開銷：參數(shù)堆棧壓縮；當(dāng)前指令執(zhí)行指針PC跳轉(zhuǎn)導(dǎo)致CPU指令緩存失敗等。這些因素導(dǎo)致遞歸比循環(huán)慢。C語(yǔ)言不支持尾部遞歸優(yōu)化。對(duì)于支持尾部遞歸優(yōu)化的語(yǔ)言，根據(jù)尾部遞歸的編寫方法（對(duì)遞歸函數(shù)的調(diào)用是函數(shù)的最后一行），該語(yǔ)言將遞歸優(yōu)化為循環(huán)指令，因此兩者沒有區(qū)別。