箭头函数和普通函数的区别 如何在Python中实现尾递归优化？
如何在Python中实现尾递归优化？
Python不会优化尾部递归。默认情况下，递归的最大深度约为1000。当然，可以修改底层的默认最大深度。但是我们可以使用Python内置的yield将尾部递归函数转换为生成器。我只需要连续执行它的下一个方法。下面是一个自编的
递归。如果级别太多，则视为堆栈溢出异常，因为每次调用都会生成一个新的堆栈帧，并使用此堆栈帧保留当前函数的状态值。如果不需要保存状态值，则可以重用堆栈帧而不会导致堆栈溢出。
以n的阶乘为例：
正常递归：
如果n=3，则每一步都需要保留n值和下一个函数的返回值，因此每次调用都需要创建一个新的堆栈帧
尾部递归：
如果n=3，则每次调用都可以重用堆栈帧，因为不需要保存状态值。
因此，当递归在当前堆栈帧执行后完成时，它不需要保留当前堆栈帧，但根据当前堆栈帧的结果，它可以在进入下一个堆栈帧时优化为尾部递归。通常，尾部递归需要满足递归调用是函数体中最后执行的语句。例如，在factorial示例中，要执行的最后一条语句是直接调用factorial（n-1，n*result），而不是表达式n*factorial（n-1）。如果是表达式，则需要堆栈帧来保留N和阶乘（N-1）的结果。
尾递归究竟是好是坏？
当编译器检测到函数调用是尾部递归时，它将覆盖当前活动记录，而不是在堆栈中创建新的活动记录。编译器可以这样做，因为递归调用是当前活动周期中要执行的最后一条语句，因此当调用返回时，堆栈帧中没有其他操作，因此不需要保存堆栈帧。通过覆盖当前堆栈帧而不是在其上添加新的堆栈帧，大大减少了使用的堆栈空间，从而提高了实际操作效率。虽然编译器可以优化尾部递归引起的堆栈溢出，但是在编程中我们应该尽量避免尾部递归，因为所有尾部递归都可以被简单的goto循环所代替。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
