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。）

尾部递归是指递归算法中最后一条逻辑指令中的最后一个递归调用。

通常在递归中，您有一个基本情况，即停止递归调用并开始弹出调用堆栈。使用一个经典的例子，尽管比Lisp更具C语言，阶乘函数说明了尾部递归。递归调用在检查基本情况条件后发生。

factorial(x, fac=1) {
  if (x == 1)
     return fac;
   else
     return factorial(x-1, x*fac);
}

对阶乘的初始调用将是阶乘（n），其中fac=1（默认值），n是要计算阶乘的数字。

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）。

尾部递归是你现在的生活。您不断重复使用相同的堆栈帧，因为没有理由或方法返回到“先前”帧。过去已经结束，可以抛弃。你得到一帧，永远走向未来，直到你的过程不可避免地消亡。

当您考虑到某些进程可能会使用额外的帧，但如果堆栈没有无限增长，则仍然被认为是尾部递归时，这种类比就失败了。

为了理解尾部调用递归和非尾部调用递归之间的一些核心区别，我们可以探索这些技术的.NET实现。

这是一篇包含C#、F#和C++\CLI中的一些示例的文章：C#、F#和C++/CLI中的尾部递归冒险。

C#没有针对尾部调用递归进行优化，而F#进行了优化。

原理的差异涉及循环与Lambda演算。C#的设计考虑到了循环，而F#是基于Lambda演算的原理构建的。有关Lambda微积分原理的一本非常好（免费）的书，请参阅Abelson、Sussman和Sussman的《计算机程序的结构和解释》。

关于F#中的尾部调用，有关非常好的介绍性文章，请参阅F#中尾部调用的详细介绍。最后，这里有一篇文章介绍了非尾部递归和尾部调用递归（在F#中）之间的区别：尾部递归与F sharp中的非尾部递归。

如果您想了解C#和F#之间尾部调用递归的一些设计差异，请参阅在C#和F#中生成尾部调用操作码。

如果您非常想知道哪些条件阻止C#编译器执行尾部调用优化，请参阅本文：JIT CLR尾部调用条件。

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