从上面的情况来看,Python解释器默认并没有支持尾递归优化。 网上有一个使用修饰器修改栈中参数实现尾递归优化的方法,不过代码是Python 2的,我进行了简单修改,变成了Python 3的版本。 为了验证代码的正确性,上面的代码同时给出了迭代法实现,并且把问题规模增大到2300,运行结果如下,可见迭代还是无敌的啊: 再例如,小明...
Python当中实际上没有尾递归优化的功能,递归受到栈长度限制,例如我们用递归实现斐波那契数列计算的时候, def fib(i, current = 0, next = 1): if i == 0: return current else: return fib(i - 1, next, current + next) 当我们执行 fib(1000) 则程序会报错,因为超过了最大栈长度限制。 Traceback (...
2. 尾递归优化 当编译器检测到一个函数调用时尾递归时,它就覆盖当前的活动记录,而不是在栈中去创建一个新的,这样所使用的栈空间就大大缩减,使得实际的运行效率变得更高,这个过程也叫编译器把尾递归做优化。 python编译器没有尾递归优化的功能,递归深度超过1000时会报错,因此需要我们通过实现一个tail__call__opt...
recursion(999),tail_recursion(999,0)时, 输出:RuntimeError:maximumrecursiondepthexceeded因为递归次数超出了1000有人对此为Python的尾递归写了一个优化版本,让Python突破递归调用1000次的限制:TailCallOptimizationDecorator(Python recipe) 或者可以参考这篇文章:http:...
可以看到, 开启尾递归优化前, 使用call调用函数, 创建了新的调用栈(LBB0_3); 而开启尾递归优化后, 就没有新的调用栈生成了, 而是直接pop bp指向的_tail_recursion函数的地址(pushq %rbp)然后返回, 仍旧用的是同一个调用栈! Python开启尾递归优化
不过这并不代表我们没有办法在 Python 中实现尾递归优化。实现尾递归优化的方式中,如果因为某种原因不能直接控制生成的机器代码,也不方便运行时修改栈帧的语言,还有一种方案叫做Through trampolining。 Through trampolining的大概实现方式是,在递归函数调用时,先插入一个trampolining(蹦床)函数。在这个蹦床函数调用来来调用...
===>fact_iter(1,120) ===>120 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。
其次,TRE 仅仅是一种优化,每个 Python 实现都可以选择实现或不实现的想法是错误的。一旦存在尾递归消除,开发人员将开始编写依赖于它的代码,并且他们的代码将无法在没有提供 TRE 的实现上运行:典型的 Python 实现允许 1000 次递归,这对于非递归或用于递归遍历的代码是足够的,例如,一个经典的解析树,但不足以用于递...
一般来说,Python和Java、C#一样,是没有尾递归自动优化的能力的,但本文将给大家介绍如何使用Python来实现尾递归优化,希望给大家以启示。 一般来说,Python和Java、C#一样,是没有尾递归自动优化的能力的,递归调用受到调用栈长度的限制被广泛的诟病,但本文将给大家一个匪夷所思的方法,来实现Python的尾递归优化,因此Py...
关于尾递归: 当递归调用是函数体中最后执行的语句并且它的返回值不属于表达式一部分时, 这个递归就是尾递归。 现代的编译器就会发现这个特点, 生成优化的代码, 复用栈帧。斐波那契数列算法中因为有个n * factorial(n-1) , 虽然也是递归,但是递归的结果处于一个表达式中,还要做计算, 所以就没法复用栈帧了,只能一...