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?
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在传统递归中,典型的模型是首先执行递归调用,然后获取递归调用的返回值并计算结果。通过这种方式,在每次递归调用返回之前,您不会得到计算结果。
在尾部递归中,首先执行计算,然后执行递归调用,将当前步骤的结果传递给下一个递归步骤。这导致最后一条语句的形式为(return(递归函数参数))。基本上,任何给定递归步骤的返回值都与下一个递归调用的返回值相同。
这样做的结果是,一旦准备好执行下一个递归步骤,就不再需要当前堆栈帧。这允许进行一些优化。事实上,使用一个适当编写的编译器,您永远不应该有带有尾部递归调用的堆栈溢出窃笑。只需在下一个递归步骤中重用当前堆栈帧。我很确定Lisp会这么做。
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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。
尾部递归函数是一个递归函数,它在返回之前执行的最后一个操作是调用递归函数。也就是说,递归函数调用的返回值将立即返回。例如,您的代码如下所示:
def recursiveFunction(some_params):
# some code here
return recursiveFunction(some_args)
# no code after the return statement
实现尾部调用优化或尾部调用消除的编译器和解释器可以优化递归代码以防止堆栈溢出。如果您的编译器或解释器没有实现尾部调用优化(例如CPython解释器),那么用这种方式编写代码不会有额外的好处。
例如,这是Python中的标准递归阶乘函数:
def factorial(number):
if number == 1:
# BASE CASE
return 1
else:
# RECURSIVE CASE
# Note that `number *` happens *after* the recursive call.
# This means that this is *not* tail call recursion.
return number * factorial(number - 1)
这是阶乘函数的尾调用递归版本:
def factorial(number, accumulator=1):
if number == 0:
# BASE CASE
return accumulator
else:
# RECURSIVE CASE
# There's no code after the recursive call.
# This is tail call recursion:
return factorial(number - 1, number * accumulator)
print(factorial(5))
(请注意,即使这是Python代码,CPython解释器也不会进行尾部调用优化,因此这样安排代码不会带来运行时的好处。)
您可能需要使代码更不可读,才能利用尾部调用优化,如阶乘示例所示。(例如,基本情况现在有点不直观,累加器参数被有效地用作一种全局变量。)
但尾部调用优化的好处是它可以防止堆栈溢出错误。(我会注意到,通过使用迭代算法而不是递归算法,您可以获得同样的好处。)
当调用堆栈推送了太多帧对象时,会导致堆栈溢出。当调用函数时,框架对象被推到调用堆栈上,当函数返回时,框架将从调用堆栈中弹出。框架对象包含诸如局部变量以及函数返回时要返回的代码行之类的信息。
如果递归函数进行了太多递归调用而没有返回,则调用堆栈可能会超出其帧对象限制。(数量因平台而异;在Python中默认为1000个帧对象。)这会导致堆栈溢出错误。(嘿,这就是这个网站的名字来源!)
但是,如果递归函数做的最后一件事是进行递归调用并返回其返回值,那么它就没有理由保持当前帧对象需要停留在调用堆栈上。毕竟,如果递归函数调用后没有代码,就没有理由挂起当前帧对象的局部变量。因此,我们可以立即删除当前帧对象,而不是将其保留在调用堆栈中。这样做的最终结果是,调用堆栈的大小不会增加,因此不会出现堆栈溢出。
编译器或解释器必须具有尾部调用优化功能,以便能够识别何时可以应用尾部调用优化。即使如此,您可能已经重新排列了递归函数中的代码,以利用尾部调用优化,这取决于您是否值得优化可读性的潜在降低。
这本摘自《Lua编程》一书的摘录展示了如何进行正确的尾部递归(在Lua中,但也应适用于Lisp)以及为什么它更好。
尾部调用[尾部递归]是一种goto-dressed作为呼叫。当函数调用另一个作为其最后一个行动,所以它没有其他事情可做。例如在以下代码中,对g的调用是尾调用:函数f(x)返回g(x)终止在f调用g之后,它没有其他内容在这种情况下,程序不需要返回调用函数时调用的函数末端。因此在尾呼之后,程序不需要保留任何有关调用函数的信息在堆栈中。。。因为正确的尾呼使用no堆栈空间一个程序可以生成。例如,我们可以使用任意数字作为自变量;它永远不会溢出堆栈:函数foo(n)如果n>0,则返回foo(n-1)end终止…正如我前面所说的,尾呼是有点后顾之忧。因此,一个非常有用的正确的尾部调用在Lua用于编程状态机。此类应用程序可以代表功能状态;更改状态是去(或打电话)一个特定的作用例如,让我们考虑一个简单的迷宫游戏。迷宫有几个房间,每个房间最多四个门:北、南、东和西在每个步骤中,用户输入移动方向。如果有门在该方向上,用户将相应的房间;否则程序打印警告。目标是从最初的房间到最后的房间房间该游戏是典型的状态机,其中当前房间是状态。我们可以用一个每个房间的功能。我们用尾巴从一个房间移动到另一个有四个房间的小迷宫可能看起来像这样:功能室1()本地移动=io.read()如果移动==“南”,则返回房间3()elseif move==“east”然后返回room2()否则打印(“无效移动”)返回房间1()--呆在同一个房间终止终止功能室2()本地移动=io.read()如果move==“south”,则返回room4()elseif move==“west”然后返回房间1()否则打印(“无效移动”)返回室2()终止终止功能室3()本地移动=io.read()如果move==“north”,则返回room1()elseif move==“east”然后返回room4()否则打印(“无效移动”)返回室3()终止终止功能室4()打印(“恭喜!”)终止
因此,当您进行如下递归调用时:
function x(n)
if n==0 then return 0
n= n-2
return x(n) + 1
end
这不是尾部递归的,因为在进行递归调用之后,您仍然需要在该函数中做一些事情(添加1)。如果输入的数字很高,可能会导致堆栈溢出。
许多人已经在这里解释了递归。我想引用Riccardo Terrell的《.NET中的并发性,并发和并行编程的现代模式》一书中关于递归的一些优点的一些想法:
“函数递归是FP中迭代的自然方式,因为它避免状态突变。在每次迭代期间,都会传递一个新值而不是被更新(变异)。在里面此外,可以编写递归函数,使您的程序更加模块化,并引入了开发机会并行化。"
以下是同一本书中关于尾部递归的一些有趣注释:
尾部调用递归是一种转换规则递归的技术函数转换为可处理大型输入的优化版本没有任何风险和副作用。注:尾部调用作为优化的主要原因是提高数据位置、内存使用率和缓存使用率。通过做尾巴调用时,被调用者使用与调用者相同的堆栈空间。这减少了记忆压力。它略微改善了缓存,因为存储器被后续调用方重用,并且可以留在缓存中,而不是驱逐旧的缓存线,为新的缓存腾出空间线
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。