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...
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...
本文共讨论两点内容,一个是如何进行尾递归优化,一个是递归优化原理。 如何进行尾递归优化 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 ...
但是CPython 的实现并没有支持尾递归优化,并且默认限制了递归调用层数为 1000(通过sys.getrecursionlimit函数可以查看)。 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。
Python尾递归优化 一般递归与尾递归 一般递归: def normal_recursion(n): if n == 1: return 1 else: return n + normal_recursion(n-1) 执行: normal_recursion(5) 5 + normal_recursion(4) 5 + 4 + normal_recursion(3) 5 + 4 + 3 + normal_recursion(2) ...
python 尾递归优化 在传统的递归中,典型的模式是,你执行第一个递归调用,然后接着调用下一个递归来计算结果。这种方式中途你是得不到计算结果,知道所有的递归调用都返回。 这样虽然很大程度上简洁了代码编写,但是让人很难它跟高效联系起来。因为随着递归的深入,之前的一些变量需要分配堆栈来保存。
===>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。
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...
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...
其中一种尾递归优化的方式其实就是建立在汉诺塔的思路上面的!比如下面的代码: deftail_recursion(n,total=0):ifn==0:returntotalelse:returntail_recursion(n-1,total+n)##这一步必须没有表达式,而是只有call本身函数print(tail_recursion(993))##但是还是受到了cpython解释器的限制!这里把993更改##为999会发现...