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,小明爬楼梯的问题
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:...
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 (...
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...
python 函数式编程尾递归优化 day16 函数编程的特征: 1不可变:不用变量保存状态,不修改变量 #非函数式a = 1defincr_test1():globala#一旦更改全局变量后后面再调用a就容易乱a += 1returna incr_test1()print(a) defbar():print('from bar')deffoo():print('from foo')returnbar...
尾递归是指在一个函数中,递归调用是该函数的最后一个操作,并且该递归调用返回的结果直接作为函数的返回值。尾递归的一个关键特点是,它避免了不必要的函数调用栈的累积,理论上可以通过优化来实现高效的递归计算。 2. 阐述Python对尾递归的处理方式 Python本身并不支持尾递归优化。这意味着,当进行深度尾递归调用时,Py...
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
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...
一种对TCO的常见误解是：由编译器或运行时系统把尾调用/尾递归实现得很快。这不是TCO真正要强调的事情——不爆栈才是最重要的。也就是说其实重点不在“优化”，而在于“尾调用不爆栈”这个语义保证。“proper tail-call”的叫法远比“tail-call optimization”来得合适。因而像题主说的那种做法，...