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代码优化之尾递归

时间:2015-04-01 16:47:26      阅读:203      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n,用函数fact(n)表示,可以看出:fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n

所以,fact(n)可以表示为n x fact(n-1),只有n=1时需要特殊处理。

于是,fact(n)用递归的方式写出来就是:

def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * fact(n - 1)

上面就是一个递归函数。

递归函数的优点是定义简单,逻辑清晰。理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰。

使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。可以试试fact(1000)

>>> fact(1000)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in fact
  ...
  File "<stdin>", line 4, in fact
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded


回忆之前对计算n!的定义:在每个活跃期计算n倍的(n-1)!的值,让n=n-1并持续这个过程直到n=1为止。这种定义不是尾递归的,因为每个活跃期的返回值都依赖于用n乘以下一个活跃期的返回值,因此每次调用产生的栈帧将不得不保存在栈上直到下一个子调用的返回值确定。

解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化,事实上尾递归和循环的效果是一样的,所以,把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。现在让我们考虑以尾递归的形式来定义计算n!的过程。

尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。

上面的fact(n)函数由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式,所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式,需要多一点代码,主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中:

def fact(n):
    return fact_iter(1, 1, n)

def fact_iter(product, count, max):  #count为维护递归层次的深度
    if count > max:
        return product
    return fact_iter(product * count, count + 1, max)

可以看到,return fact_iter(product * count, count + 1, max)仅返回递归函数本身,product * countcount + 1在函数调用前就会被计算,不影响函数调用。

 

尾递归函数的特点是在回归过程中不用做任何操作,这个特性很重要,因为大多数现代的编译器会利用这种特点自动生成优化的代码。当编译器检测到一个函数调用是尾递归的时候,它就覆盖当前的活动记录而不是在栈中去创建一个新的。编译器可以做到这点,因为递归调用是当前活跃期内最后一条待执行的语句,于是当这个调用返回时栈帧中并没有其他事情可做,因此也就没有保存栈帧的必要了。通过覆盖当前的栈帧而不是在其之上重新添加一个,这样所使用的栈空间就大大缩减了,这使得实际的运行效率会变得更高。虽然编译器能够优化尾递归造成的栈溢出问题,但是在编程中,我们还是应该尽量避免尾递归的出现,因为所有的尾递归都是可以用简单的goto循环替代的。

 

如果我们计算fact(5),可以根据函数定义看到计算过程如下:

===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120

做尾递归优化后,

fact(5)对应的fact_iter(1, 1, 5)的调用如下:

===> fact_iter(1, 1, 5)
===> fact_iter(1, 2, 5)
===> fact_iter(2, 3, 5)
===> fact_iter(6, 4, 5)
===> fact_iter(24, 5, 5)
===> fact_iter(120, 6, 5)
===> 120
 
很容易看出, 普通的线性递归比尾递归更加消耗资源, 在实现上说, 每次重复的过程调用都使得调用链条不断加长. 系统不得不使用栈进行数据保存和恢复.而尾递归就不存在这样的问题。尾递归调用时,如果做了优化,栈不会增长,因此,无论多少次调用也不会导致栈溢出。
遗憾的是,大多数编程语言没有针对尾递归做优化,Python解释器也没有做优化,所以,即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式,也会导致栈溢出。















代码优化之尾递归

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原文地址:http://www.cnblogs.com/shiddong/p/4383983.html

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