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。

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（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。）

递归意味着函数调用自身。例如：

(define (un-ended name)
  (un-ended 'me)
  (print "How can I get here?"))

尾部递归是指结束函数的递归：

(define (un-ended name)
  (print "hello")
  (un-ended 'me))

看，非终结函数（Scheme术语中的过程）做的最后一件事就是调用自己。另一个（更有用的）例子是：

(define (map lst op)
  (define (helper done left)
    (if (nil? left)
        done
        (helper (cons (op (car left))
                      done)
                (cdr left))))
  (reverse (helper '() lst)))

在helper过程中，如果左边不是nil，最后一件事就是调用自己（AFTER cons something和cdr something）。这基本上就是如何映射列表的。

尾部递归有一个很大的优点，即解释器（或编译器，取决于语言和供应商）可以对其进行优化，并将其转换为相当于while循环的东西。事实上，在Scheme传统中，大多数“for”和“while”循环都是以尾部递归的方式完成的（据我所知，没有for和while）。

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

递归函数是一个自己调用的函数

它允许程序员用最少的代码编写高效的程序。

缺点是，如果编写不当，它们可能会导致无限循环和其他意外结果。

我将解释简单递归函数和尾部递归函数

为了编写简单的递归函数

首先要考虑的一点是你应该什么时候决定出来是if循环的第二个问题是，如果我们是自己的职能部门，我们应该做什么

从给定的示例中：

public static int fact(int n){
  if(n <=1)
     return 1;
  else 
     return n * fact(n-1);
}

从上面的例子中

if(n <=1)
     return 1;

是何时退出循环的决定因素

else 
     return n * fact(n-1);

是否要进行实际处理

为了便于理解，让我逐一完成任务。

让我们看看如果我运行事实（4），内部会发生什么

替换n=4

public static int fact(4){
  if(4 <=1)
     return 1;
  else 
     return 4 * fact(4-1);
}

如果循环失败，则转到else循环因此它返回4*事实（3）

在堆栈内存中，我们有4*事实（3）替换n=3

public static int fact(3){
  if(3 <=1)
     return 1;
  else 
     return 3 * fact(3-1);
}

如果循环失败，则转到else循环

因此它返回3*事实（2）

记住我们称之为“4*事实”（3）``

事实（3）的输出=3*事实（2）

到目前为止，堆栈具有4*事实（3）=4*3*事实（2）

在堆栈内存中，我们有4*3*事实（2）替换n=2

public static int fact(2){
  if(2 <=1)
     return 1;
  else 
     return 2 * fact(2-1);
}

如果循环失败，则转到else循环

因此它返回2*事实（1）

记住我们称之为4*3*事实（2）

事实（2）的输出=2*事实（1）

到目前为止，堆栈具有4*3*事实（2）=4*3*2*事实（1）

在堆栈内存中，我们有4*3*2*事实（1）替换n=1

public static int fact(1){
  if(1 <=1)
     return 1;
  else 
     return 1 * fact(1-1);
}

如果循环为真

所以它返回1

记住我们称之为4*3*2*事实（1）

事实（1）的输出=1

到目前为止，堆栈具有4*3*2*事实（1）=4*3*2*1

最后，事实（4）的结果=4*3*2*1=24

尾部递归将是

public static int fact(x, running_total=1) {
    if (x==1) {
        return running_total;
    } else {
        return fact(x-1, running_total*x);
    }
}

替换n=4

public static int fact(4, running_total=1) {
    if (x==1) {
        return running_total;
    } else {
        return fact(4-1, running_total*4);
    }
}

如果循环失败，则转到else循环因此它返回事实（3，4）

在堆栈内存中，我们有事实（3，4）替换n=3

public static int fact(3, running_total=4) {
    if (x==1) {
        return running_total;
    } else {
        return fact(3-1, 4*3);
    }
}

如果循环失败，则转到else循环

因此它返回事实（2，12）

在堆栈内存中，我们有事实（2，12）替换n=2

public static int fact(2, running_total=12) {
    if (x==1) {
        return running_total;
    } else {
        return fact(2-1, 12*2);
    }
}

如果循环失败，则转到else循环

因此它返回事实（1，24）

在堆栈内存中，我们有事实（1，24）替换n=1

public static int fact(1, running_total=24) {
    if (x==1) {
        return running_total;
    } else {
        return fact(1-1, 24*1);
    }
}

如果循环为真

因此它返回running_total

running_total=24的输出

最后，事实（4,1）的结果=24

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。