尾遞歸究竟是好是壞？如果遞歸級別太多，則會出現(xiàn)堆棧溢出異常，因為每次調(diào)用都會生成一個新的堆棧幀，并使用此堆棧幀保留當前函數(shù)的狀態(tài)值。如果不需要保存狀態(tài)值，則可以重用堆棧幀而不會導(dǎo)致堆棧溢出。以n的階乘

尾遞歸究竟是好是壞？

如果遞歸級別太多，則會出現(xiàn)堆棧溢出異常，因為每次調(diào)用都會生成一個新的堆棧幀，并使用此堆棧幀保留當前函數(shù)的狀態(tài)值。如果不需要保存狀態(tài)值，則可以重用堆棧幀而不會導(dǎo)致堆棧溢出。

以n的階乘為例：

正常遞歸：

如果n=3，則每一步都需要保留n值和下一個函數(shù)的返回值，因此每次調(diào)用都需要創(chuàng)建一個新的堆棧幀

尾部遞歸：

如果n=3，則每次調(diào)用都可以重用堆棧幀，因為不需要保存狀態(tài)值。

因此，當遞歸在當前堆棧幀執(zhí)行后完成時，它不需要保留當前堆棧幀，但根據(jù)當前堆棧幀的結(jié)果，它可以在進入下一個堆棧幀時優(yōu)化為尾部遞歸。通常，尾部遞歸需要滿足遞歸調(diào)用是函數(shù)體中最后執(zhí)行的語句。例如，在factorial示例中，要執(zhí)行的最后一條語句是直接調(diào)用factorial（n-1，n*result），而不是表達式n*factorial（n-1）。如果是表達式，則需要堆棧幀來保留N和階乘（N-1）的結(jié)果。

如何在Python中實現(xiàn)尾遞歸優(yōu)化？

Python不會優(yōu)化尾部遞歸。默認情況下，遞歸的最大深度約為1000。當然，可以修改底層的默認最大深度。但是我們可以使用Python內(nèi)置的yield將尾部遞歸函數(shù)轉(zhuǎn)換為生成器。我只需要連續(xù)執(zhí)行它的下一個方法。當編譯器檢測到函數(shù)調(diào)用是尾部遞歸的時，它將重寫當前活動記錄，而不是在堆棧中創(chuàng)建新的活動記錄。編譯器可以這樣做，因為遞歸調(diào)用是當前活動周期中要執(zhí)行的最后一條語句，因此當調(diào)用返回時，堆棧幀中沒有其他操作，因此不需要保存堆棧幀。通過覆蓋當前堆棧幀而不是在其上添加新的堆棧幀，大大減少了使用的堆?？臻g，從而提高了實際操作效率。雖然編譯器可以優(yōu)化尾部遞歸引起的堆棧溢出，但是在編程中我們應(yīng)該盡量避免尾部遞歸，因為所有尾部遞歸都可以被簡單的goto循環(huán)所代替。

編譯器的任務(wù)是什么尾遞歸優(yōu)化？

JVM的問題是Java沒有尾部遞歸優(yōu)化。每次調(diào)用方法時，都會在堆棧中創(chuàng)建一個新的堆棧幀。在遞歸完成之前，堆棧幀將一直被使用，并且不能被釋放。因此，當遞歸次數(shù)過多時，很容易導(dǎo)致內(nèi)存溢出