• 关于尾递归


    1.什么是尾递归?
    函数调用自身,称为递归。如果尾调用自身,就称为尾递归。
    我们知道递归非常耗费内存,因为需要同时保存成千上百个调用帧,很容易发生“栈溢出”错误(stack overflow)。
    但对于尾递归来说,由于只存在一个调用帧,所以永远不会发生“栈溢出”错误。
    一个阶乘函数,计算n的阶乘,最多需要保存n个调用记录,复杂度 O(n) 。

    function factorial(n) {
      if (n === 1) return 1;
      return n * factorial(n - 1);
    }
    
    factorial(5) // 120
    

    如果改写成尾递归,只保留一个调用记录,复杂度 O(1) 。

    function factorial(n, total) {
      if (n === 1) return total;
      return factorial(n - 1, n * total);
    }
    
    factorial(5, 1) // 120
    

    非尾递归的 Fibonacci 数列实现

    function Fibonacci (n) {
      if ( n <= 1 ) {return 1};
    
      return Fibonacci(n - 1) + Fibonacci(n - 2);
    }
    
    Fibonacci(10) // 89
    Fibonacci(100) // 堆栈溢出
    Fibonacci(500) // 堆栈溢出
    
    

    尾递归优化过的 Fibonacci 数列实现如下。

    function Fibonacci2 (n , ac1 = 1 , ac2 = 1) {
      if( n <= 1 ) {return ac2};
    
      return Fibonacci2 (n - 1, ac2, ac1 + ac2);
    }
    
    Fibonacci2(100) // 573147844013817200000
    Fibonacci2(1000) // 7.0330367711422765e+208
    Fibonacci2(10000) // Infinity
    

    “尾调用优化”对递归操作意义重大,所以一些函数式编程语言将其写入了语言规格。ES6 是如此,第一次明确规定,
    所有 ECMAScript 的实现,都必须部署“尾调用优化”。这就是说,ES6 中只要使用尾递归,就不会发生栈溢出,相对节省内存。
    尾递归的实现,往往需要改写递归函数,确保最后一步只调用自身。做到这一点的方法,就是把所有用到的内部变量改写成函数的参数。
    比如上面的例子,阶乘函数 factorial 需要用到一个中间变量total,那就把这个中间变量改写成函数的参数。这样做的缺点就是不太直观,
    第一眼很难看出来,为什么计算5的阶乘,需要传入两个参数5和1?两个方法可以解决这个问题。方法一是在尾递归函数之外,再提供一个正常形式的函数。

    function tailFactorial(n, total) {
      if (n === 1) return total;
      return tailFactorial(n - 1, n * total);
    }
    
    function factorial(n) {
      return tailFactorial(n, 1);
    }
    
    factorial(5) // 120
    
    

    函数式编程有一个概念,叫做柯里化(currying),意思是将多参数的函数转换成单参数的形式。这里也可以使用柯里化。

    function currying(fn, n) {
      return function (m) {
        return fn.call(this, m, n);
      };
    }
    
    function tailFactorial(n, total) {
      if (n === 1) return total;
      return tailFactorial(n - 1, n * total);
    }
    
    const factorial = currying(tailFactorial, 1);
    
    factorial(5) // 120
    
    

    上面代码通过柯里化,将尾递归函数tailFactorial变为只接受一个参数的factorial。
    第二种方法就简单多了,就是采用 ES6 的函数默认值。

    function factorial(n, total = 1) {
      if (n === 1) return total;
      return factorial(n - 1, n * total);
    }
    
    factorial(5) // 120
    

    上面代码中,参数total有默认值1,所以调用时不用提供这个值。
    总结一下,递归本质上是一种循环操作。纯粹的函数式编程语言没有循环操作命令,所有的循环都用递归实现,
    这就是为什么尾递归对这些语言极其重要。对于其他支持“尾调用优化”的语言(比如 Lua,ES6),
    只需要知道循环可以用递归代替,而一旦使用递归,就最好使用尾递归。
    尾递归优化只在严格模式下生效,那么正常模式下,或者那些不支持该功能的环境中,有没有办法也使用尾递归优化呢?
    回答是可以的,就是自己实现尾递归优化。它的原理非常简单。尾递归之所以需要优化,原因是调用栈太多,造成溢出,
    那么只要减少调用栈,就不会溢出。怎么做可以减少调用栈呢?就是采用“循环”换掉“递归”。
    蹦床函数(trampoline)可以将递归执行转为循环执行。

    function trampoline(f) {
      while (f && f instanceof Function) {
        f = f();
      }
      return f;
    }
    

    下面是一个正常的递归函数。

    function sum(x, y) {
      if (y > 0) {
        return sum(x + 1, y - 1);
      } else {
        return x;
      }
    }
    
    sum(1, 100000)
    // Uncaught RangeError: Maximum call stack size exceeded(…)
    
    

    然后,要做的就是将原来的递归函数,改写为每一步返回另一个函数。

    function sum(x, y) {
      if (y > 0) {
        return sum.bind(null, x + 1, y - 1);
      } else {
        return x;
      }
    }
    

    上面代码中,sum函数的每次执行,都会返回自身的另一个版本。现在,使用蹦床函数执行sum,就不会发生调用栈溢出。

    trampoline(sum(1, 100000))
    // 100001
    
    

    蹦床函数并不是真正的尾递归优化,下面的实现才是。

    function tco(f) {
      var value;
      var active = false;
      var accumulated = [];
    
      return function accumulator() {
        accumulated.push(arguments);
        if (!active) {
          active = true;
          while (accumulated.length) {
            value = f.apply(this, accumulated.shift());
          }
          active = false;
          return value;
        }
      };
    }
    
    var sum = tco(function(x, y) {
      if (y > 0) {
        return sum(x + 1, y - 1)
      }
      else {
        return x
      }
    });
    
    sum(1, 100000)
    // 100001
    
    

    本文借鉴和照抄自 http://es6.ruanyifeng.com/#docs/function
    关于尾递归这块我掌握的并不好

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/smart-girl/p/10179747.html
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