尾遞歸與Python對遞歸的支持


尾遞歸(Tail Recursion)

    在傳統的遞歸中,典型的模式是,你執行第一個遞歸調用,然后接着調用下一個遞歸來計算結果。這種方式中途你是得不到計算結果,知道所有的遞歸調用都返回。 這樣雖然很大程度上簡潔了代碼編寫,但是讓人很難它跟高效聯系起來。因為隨着遞歸的深入,之前的一些變量需要分配堆棧來保存。

    尾遞歸相對傳統遞歸,其是一種特例。在尾遞歸中,先執行某部分的計算,然后開始調用遞歸,所以你可以得到當前的計算結果,而這個結果也將作為參數傳入下一次遞歸。這也就是說函數調用出現在調用者函數的尾部,因為是尾部,所以其有一個優越於傳統遞歸之處在於無需去保存任何局部變量,從內存消耗上,實現節約特性。
下面以遞歸計算加法的實例來說明:

我們用python實現:

普通遞歸調用:

1 def recursion(n):
2     if n==1:
3         return n
4     else:
5         return n+recursion(n-1)  

調用這個函數recursion(5),編譯器會執行:

recursion(5) 5+recursion(4) 5+(4+recursion(3)) 5+(4+(3+recursion(2))) 5+(4+(3+(2+recursion(1)))) 5+(4+(3+(2+1))) 15
此處編譯器會分配遞歸棧來保存中間結果
下來看尾遞歸實現:
1 def tail_recursion(n,total=0):
2     if n==0:
3         return total
4     else:
5         return tail_recursion(n-1,  total+n)  

此時,編譯器做的工作:

tail_recursion(5,0) tail_recursion(4,5) tail_recursion(3,9) tail_recursion(2,12) tail_recursion(1,14) tail_recursion(0,15) 15
你可以看到當前時刻的計算值作為第二個參數傳入下一個遞歸,使得系統不再需要保留之前計算結果。
尾遞歸的優勢就顯而易見了。
但是python本身不支持尾遞歸(沒有對尾遞歸做優化),而且對遞歸的次數有限制,當遞歸深度超過1000時,會拋出異常:
分別執行recursion(998),tail_recursion(998,0)
輸出:
498501
498501
沒有問題,當調用
recursion(999),tail_recursion(999,0)時,
輸出:RuntimeError: maximum recursion depth exceeded
因為遞歸次數超出了1000
有人對此為Python的尾遞歸寫了一個優化版本,讓Python突破遞歸調用1000次的限制:Tail Call Optimization Decorator (Python recipe)
或者可以參考這篇文章:
http://www.cnblogs.com/Alexander-Lee/archive/2010/09/16/1827587.html

 
        

 


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