什么是尾递归优化,尾部递归优化
尾部递归是一个函数返回。如果最后一个操作是递归调用，那么这个函数就是尾递归。本文将介绍Python如何实现尾部递归优化。有兴趣的朋友可以跟边肖学习一下。
00-1010通用递归和尾部递归通用递归尾部递归C #中尾部递归的优化Python开放式尾部递归优化
目录
一般递归与尾递归
def normal_recursion(n):
如果n==1:
返回1
else:
return n normal_recursion(n-1)
执行：
正规递归(5)
5正规_递归(4)
5 4正规_递归(3)
5 4 3正规递归(2)
5 4 3 2正规递归(1)
5 4 3 3
5 4 6
5 10
15
可以看到，一般的递归，每一级递归都会产生新的局部变量，必须创建新的调用栈。随着递归深度的增加，创建的栈越来越多，导致栈爆炸？
一般递归
递归基于函数的尾部调用。每一级调用直接返回递归函数更新调用栈，不产生新的局部变量，类似于迭代3360的实现。
def tail_recursion(n，total=0):
如果n==0:
退货总额
else:
return tail_recursion(n-1，共n)
执行：
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
可以看出尾递归的每个递归函数的调用都变成了‘线性’。这时候我们可以想，虽然尾递归调用也会创建一个新的栈，但是我们可以优化一下，让每一级尾递归调用共享一个栈！这样就可以解决堆栈爆炸和递归深度限制的问题了！
尾递归
Gcc使用-O2参数来开始尾部递归优化3360
int tail_recursion(int n，int total) {
if (n==0) {
返回总数；
}
否则{
return tail_recursion(n-1，共n)；
}
}
int main(void) {
int total=0，n=4；
tail_recursion(n，total)；
返回0；
}
拆卸
$ gcc-S tail _ recursion . c-o normal _ recursion。秒
$ gcc-s-o2tail _ recursion . c-otail _ recursion . s gcc启动尾部递归优化
反汇编代码比较如下(ATT语法，左图优化)
可以看到，在开始尾部递归优化之前，使用call call函数创建了一个新的调用栈(lbb 0 _ 3)；开启尾部递归优化时，不会产生新的调用栈，而是直接返回pop bp指向的_tail_recursion函数(pushq %rbp)的地址，仍然使用同一个调用栈！
>
Python开启尾递归优化
cpython本身不支持尾递归优化, 但是一个牛人想出的解决办法：实现一个 tail_call_optimized 装饰器
#!/usr/bin/env python2.4# This program shows off a python decorator(
# which implements tail call optimization. It
# does this by throwing an exception if it is
# its own grandparent, and catching such
# exceptions to recall the stack.
import sys
class TailRecurseException:
def __init__(self, args, kwargs):
self.args = args
self.kwargs = kwargs
def tail_call_optimized(g):
"""
This function decorates a function with tail call
optimization. It does this by throwing an exception
if it is its own grandparent, and catching such
exceptions to fake the tail call optimization.
This function fails if the decorated
function recurses in a non-tail context.
"""
def func(*args, **kwargs):
f = sys._getframe()
if f.f_back and f.f_back.f_back \
and f.f_back.f_back.f_code == f.f_code:
# 抛出异常
raise TailRecurseException(args, kwargs)
else:
while 1:
try:
return g(*args, **kwargs)
except TailRecurseException, e:
args = e.args
kwargs = e.kwargs
func.__doc__ = g.__doc__
return func
@tail_call_optimized
def factorial(n, acc=1):
"calculate a factorial"
if n == 0:
return acc
return factorial(n-1, n*acc)
print factorial(10000)
这里解释一下sys._getframe()函数:
sys._getframe([depth]):Return a frame object from the call stack.
If optional integer depth is given, return the frame object that many calls below the top of the stack.
If that is deeper than the call stack, ValueEfror is raised. The default for depth is zero,
returning the frame at the top of the call stack.
即返回depth深度调用的栈帧对象.
import sysdef get_cur_info():
print sys._getframe().f_code.co_filename # 当前文件名
print sys._getframe().f_code.co_name # 当前函数名
print sys._getframe().f_lineno # 当前行号
print sys._getframe().f_back # 调用者的帧
说一下tail_call_optimized实现尾递归优化的原理: 当递归函数被该装饰器修饰后, 递归调用在装饰器while循环内部进行, 每当产生新的递归调用栈帧时:f.f_back.f_back.f_code == f.f_code:, 就捕获当前尾调用函数的参数, 并抛出异常, 从而销毁递归栈并使用捕获的参数手动调用递归函数. 所以递归的过程中始终只存在一个栈帧对象, 达到优化的目的.
为了更清晰的展示开启尾递归优化前、后调用栈的变化和tail_call_optimized装饰器抛异常退出递归调用栈的作用, 我这里利用pudb调试工具做了动图:
开启尾递归优化前的调用
开启尾递归优化后(tail_call_optimized装饰器)的调用
通过pudb右边栏的stack, 可以很清晰的看到调用栈的变化.
因为实现了尾递归优化, 所以factorial(10000)都不害怕递归深度限制报错啦!
到此这篇关于详解Python如何实现尾递归优化的文章就介绍到这了,更多相关Python尾递归优化内容请搜索盛行IT软件开发工作室以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持盛行IT软件开发工作室！
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。