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__optimized装饰器来优...
尾递归优化: 尾递归是指递归函数的最后一步是递归调用,且递归调用的返回值直接被当前调用函数返回。在Python中,由于缺乏对尾递归的优化支持,可以通过手动转换为循环来实现尾递归优化,避免函数调用栈的不断增长。 缓存重复计算结果: 在递归过程中,可能会重复计算相同的子问题。为了避免重复计算,可以使用缓存来存储已计算...
2. 尾递归优化原理介绍 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: raise TailRecurseException(args, kwargs) else: while 1: try: return g(*args, **kwargs) except TailRecurseException as e: ar...
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。
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
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:...
开启尾递归优化前的调用栈 开启尾递归优化后(tail_call_optimized装饰器)的调用栈 通过pudb右边栏的stack, 可以很清晰的看到调用栈的变化. 因为尾递归没有调用栈的嵌套, 所以Python也不会报RuntimeError: maximum recursion depth exceeded错误了! 这里解释一下 sys._getframe() 函数: ...
在Python中,递归函数的优化方法主要有以下几种: 1、尾递归优化 尾递归是指递归函数在递归调用时,最后一个操作是函数调用本身,可以通过尾递归优化来避免递归深度过大的问题。尾递归优化可以通过改写递归函数,将中间变量传递到下一次递归调用中,避免了每次递归都需要保存上一次递归的状态,从而减少了内存消耗。 2、缓存...
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...