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）的結果。遞歸是在運行過程中調用自身。遞歸的條件如下：

1。子問題必須與原始問題相同，而且更簡單；

學習了解遞歸和尾遞歸的區(qū)別？

Python不優(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內置的yield將尾部遞歸函數(shù)轉換為生成器。我只需要連續(xù)執(zhí)行它的下一個方法。下面是一個自編的

遞歸必須有一些基準用例，遞歸調用總是朝著生成基準用例的方向前進