本文主要讲解“什么是python尾部递归”。感兴趣的朋友不妨看看。本文介绍的方法简单、快速、实用。让边肖带你学习什么是python尾部递归。
递归是啥？
递归函数肯定是大家写的。估计学校第一个例子就是斐波那契数列。例如：
intFibonacci(n){ if(N2)return n；返回斐波那契(n-1)斐波那契(n-2)；}递归函数只是在函数中递归调用自身。编写递归函数时，需要注意递归函数的结束条件。递归函数确实可以简化很多算法的实现，比如常见的二叉树遍历。但是在编写递归函数时，最常见的问题是所谓的“堆栈溢出”。
为什么会出现“栈溢出”？因为在函数调用过程中，应该使用存储结构“栈”来保存运行时的一些状态，比如函数调用过程中变量的拷贝，函数调用的地址等等。但是“stack”的存储空间往往是有限的，当超过其存储空间时，就会抛出著名的异常/错误“StackOverflowError”。
让我们以一个简单的加法为例，例如：
int sum(intn){ if(n=1)returnn；返回和(n-1)；} STD : cout sum(100)STD : endl；STD : cout sum(1000000)STD : endl；简而言之，编译运行后，对于较小的数字可以得到正确的答案，当数字放大时，会直接出现“分段故障”。
尾递归又是啥？
我最初了解这个概念是因为很多年前的一次面试，面试官问我：“你知道什么是尾部递归吗？”我以为是“伪”递归。是假递归吗？刚开始的时候，我也是处于懵懵懂懂的状态(刚开始的时候，面试官忍住没笑太多)。从“尾”字可以看出，如果函数在尾部递归调用自己。上面的例子被写成尾部递归，如下所示：
inttailsum(intn，int sum){ if(n==0)return sum；returntailsum(n-1，sum n)；}可以试试结果，计算从1增加到1000000，还是分段故障。为什么呢？因为这种编写方式，本质上还是有很多层嵌套的函数调用，中间还是有推和弹出的，占用存储空间(只是比之前的方法能节省一些空间)。
尾递归优化
当您优化编译选项时，是时候见证奇迹并计算正确的结果了。如图所示：
默认为c分段故障，启动编译优化后可以正常计算结果。
原因是编译器有助于做尾部递归优化，所以可以打开汇编代码看一看(这里没有显示C的)。稍后我将使用熟悉的基于JVM的语言Scala来解释这个优化过程。(看来Java的编译器在这方面还没有优化，至少我本地的JDK8没有，不知道有没有最新版本。)(scala本身提供了一个注释，帮助编译器强制检查是否可以执行尾部递归优化@tailrec)。
objectTailRecObject { deftailSum(n : int，sum : int): int={ if(n==0)returnsum；returntailsumn(n-1，n sum)；} defmain(args 3360 array[string]){ println(tail sum(100，0)) println (tailsum (100000，0))}}结果如下图所示。默认情况下，scalac做了尾部递归优化，可以正确计算结果。当通过-g:notailcalls编译参数移除尾部递归优化时，线程“main”Java . lang . stack溢出错误发生。
默认情况下，启用尾部递归来优化正常计算结果，禁用尾部递归优化时，选择“StackOverflow”。
让我们看看生成的字节码有什么不同。
包含通过尾部递归优化的字节码，直接转到循环。
禁用尾部递归优化的字节码，方法调用。
从上面可以看出，尾部递归优化后，变成了一个循环(前面的C也类似)。
至此，相信大家对“什么是python尾递归”有了更深的理解，让我们在实践中去做吧！这是网站。更多相关内容，可以进入相关渠道查询，关注我们，继续学习！
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