1 2 3 4 5 6 7 8 9 版权申明:本文为博主窗户(Colin Cai)原创,欢迎转帖。如要转贴,必须注明原文网址 http://www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/11774213.html 作者:窗户 QQ/微信:6679072 E-mail:6679072@qq.com   尾递归   这篇文章,我们讲尾递归。在递归中,如果该函数的递归形式表现在函数返回的时候,则称之为尾递归。   举个简单的例子,用伪码如下:   function Add(a, b)   if a = 0     return b   return Add(a-1, b+1)   end      上面这个函数实际上是两个数的加法,简单起见,只考虑非负整数,后面叙述具体语言总是会以这个函数为例子。所有的return部分都是不再依赖于递归,或者是返回Add函数,其参数的计算不再依赖于递归,典型的尾递归。   上述代码很容易用循环表示:      function Add(a, b)   while True     if a = 0       return b     end     a <= a-1     b <= b+1   end   end   所有的尾递归都可以用循环表示,只需要把传入的参数当成是状态,运算的过程当成是状态的转换。   比如Add(3,0)的计算就经过   3,0   2,1   1,2   0,3   这样的状态转换。      函数的计算会维护一个栈,每当遇到函数调用会记录当前运行的状态,如此在函数返回的时候可以恢复上下文。   比如,对于Fibonacci数列,伪码如下:   function fib(n)   if n < 3     return 1   end   return fib(n-1)+fib(n-2)   end      我们计算fib(4),栈大致如下:   fib(4)   =>   fib(4)   fib(3)   =>   fib(4)   fib(3)   fib(2)   =>   fib(4)   fib(3)   fib(2) 1   =>   f(4)   f(3) 1+   =>   f(4)   f(3) 1+   f(1)   =>   f(4)   f(3) 1+   f(1) 1   =>   f(4)   f(3) 2   =>   f(4) 2+   =>   f(4) 2+   f(2)   =>   f(4) 2+   f(2) 1   =>   f(4) 3   =>   3      而作为尾递归,我们计算Add(3,0),栈可能是如下过程:   Add(3,0)   =>   Add(3,0)   Add(2,1)   =>   Add(3,0)   Add(2,1)   Add(1,2)   =>   Add(3,0)   Add(2,1)   Add(1,2)   Add(0,3)   =>   Add(3,0)   Add(2,1)   Add(1,2)   Add(0,3) 3   =>   Add(3,0)   Add(2,1)   Add(1,2) 3   =>   Add(3,0)   Add(2,1) 3   =>   Add(3,0) 3   =>   3   对于Add函数,以上栈的长度与计算量成正比。如此,意味着计算量越大所需要的栈越大,甚至导致超过最大限制而无法运算。   同时我们发现,简单的转为循环表示的Add则没有这个问题。   这里,可以采用一个编译技术,就是尾递归优化,其一般情况是,如果一个函数的计算中遇到了完全转化成另一个函数调用的情况,那么栈的当前函数部分的信息可以完全抹去,而替换为新的函数。如此处理下,此情况栈不会增长。   Add(3,0)的栈的过程如下:   Add(3,0)   =>   Add(2,1)   =>   Add(1,2)   =>   Add(0,3)   =>   3   尾递归优化给了我们一种迭代的方式,之所以研究它,在于函数式编程会用到它。   注:递归论区分递归和迭代(迭置),和计算机上定义有一点区别,在此不深入。 C/C++   我们从底层的语言开始,首先还是上面的加法实现。为了让范围更大一点,便于观察,我们使用unsigned long long类型。 复制代码 /*add.c*/ unsigned long long add(unsigned long long a, unsigned long long b) { if(a==0ULL) return b; return add(a-1ULL,b+1ULL); } 复制代码   再写一个main来测试它,用命令行参数去获得传入add的两个参数 复制代码 #include unsigned long long add(unsigned long long a, unsigned long long b); int main(int argc, char **argv) { unsigned long long a, b; sscanf(argv[1], "%llu", &a); sscanf(argv[2], "%llu", &b); printf("%llu\n", add(a,b)); return 0; } 复制代码   用gcc编译,   gcc add.c main.c -o a.out   运行一下,   ./a.out 10000000 100000000   马上发生短错误,直接崩溃。看来C语言作为底层语言没必要支持这个啊?   于是我们开启优化,   gcc -O2 add.c main.c -o a.out   然后运行一下   ./a.out 10000000000000000 10000000000000000   立即得到我们想要的值而没有发生崩栈   20000000000000000   看来……不对,1亿亿次迭代瞬间完成?   objdump反汇编一把, 复制代码 00000000004006b0 : 4006b0: 48 8d 04 37 lea (%rdi,%rsi,1),%rax 4006b4: c3 retq 复制代码   ……原来全被优化了,gcc现在还真强大,直接猜出语义,clang测一把也是如此。   这个并非我们想要的,我们得用其他手段去验证(其实我们可以抽出部分优化选项来,但此处讲的是验证思路)。   此处借助我在《相互递归》中讲的奇偶判断,分三个函数,实现如下, 复制代码 /*sub1.c*/ unsigned long long sub1(unsigned long long x) { return x - 1ULL; } 复制代码 复制代码 /*is_odd.c*/ unsigned long long sub1(unsigned long long x); int is_even(unsigned long long x); int is_odd(unsigned long long x) { if(x == 0ULL) return 0; return is_even(sub1(x)); } 复制代码 复制代码 /*is_even.c*/ unsigned long long sub1(unsigned long long x); int is_odd(unsigned long long x); int is_even(unsigned long long x) { if(x == 0ULL) return 1; return is_odd(sub1(x)); } 复制代码   上述函数是单独编写,甚至,减1的操作也单独用一个文件来实现。如此测试的原因,就在于,我们要排除掉整体优化的可能。   还需要写一个main函数来验证, 复制代码 /*main.c*/ #include int is_odd(unsigned long long x); int main(int argc, char **argv) { unsigned long long x; sscanf(argv[1], "%llu", &x); printf("%llu is %s\n", x, is_odd(x)?"odd":"even"); return 0; } 复制代码   以上四个文件单独编译,开启-O2优化选项(当然,其实main无所谓)   for i in sub1.c is_odd.c is_even.c main.c; do gcc -O2 -c $i; done   然后链接,   gcc sub1.o is_odd.o is_even.o main.o -o a.out   然后我们对一个很大的数来进行测试,   ./a.out 10000000000   一会儿之后,程序打印出   10000000000 is even   以上可以证明,gcc/clang对于尾递归优化支持的挺好。实际上,很早之前大部分C语言编译器就支持了这点,因为从技术上来看,并不是很复杂的事情。而C++也同理。 Python   Python实现add如下 复制代码 def add(a, b): if a==0: return b return add(a-1, b+1) 复制代码   计算add(1000,0)就崩栈了,显然Python的发行是不支持尾递归优化的。   不过这里栈似乎小了点,可以用sys.setrlimit来修改栈的大小,这实际上是UNIX-like的系统调用。   有人用捕捉异常的方式让其强行支持尾递归,效率当然是损失很多的,不过这个想法倒是很好。想起以前RISC大多不支持奇边界存取值,比如ARM,于是在内核中用中断处理强行支持奇边界错误,虽然效率低了很多,但逻辑上是通过的。异曲同工,的确也是一条路,不过我还是更加期望Python在未来支持尾递归优化吧。   JavaScript   依然是用add测试,编写以下网页 复制代码 复制代码      就用1000000和0来测试,没看到哪个浏览器不跳出Error的……据说v8引擎做好了,可是人家就不给你用…… Scheme   然后我们来看Scheme,按照Scheme的标准一向强行规定Scheme支持尾递归优化。   我们实现add函数如下 (define (add a b) (if (zero? a) b (add (- a 1) (+ b 1))))   实现更为复杂的奇偶判断 复制代码 (define (is-odd x) (if (zero? x) #f (is_even (- x 1)))) (define (is-even x) (if (zero? x) #t (is_odd (- x 1)))) 复制代码   使用Chez Scheme、Racket、guile测试,使用很大的数来运算,   然后使用top来观测程序的内存使用情况,我们发现,虽然CPU占用率可能是100%,但内存的使用并不增加。就连guile这样的一个小的实现都是如此,从而它们都是符合标准而对尾递归进行优化的。 Common Lisp   测完Scheme,再来测Scheme的本家兄弟,另外一种Lisp——Common Lisp   先用Common Lisp实现add,因为Common Lisp将数据和过程用不同的命名空间,导致代码有点奇怪(似乎很不数学) (defun add(a b) (if (zerop a) b (funcall #'add (- a 1) (+ b 1))))   使用clisp来运行   (add 10000 10000)   结果就 *** - Program stack overflow. RESET   因为没有尾递归优化的规定,所以对于那种无限循环,Common Lisp只能选择迭代才能保证不崩栈,比如使用do。使用do重新实现add如下 复制代码 (defun add(a b) (do ((x a (- x 1)) (y b (+ y 1))) ((zerop x) y))) 复制代码   如此,终于不崩栈了。但是似乎也改变了Lisp的味道,do显然此处只能在设计编译器、解释器的时候就得单独实现,虽然按理Lisp下这些都应该是宏,但是无论用宏如何将函数式编程映射为显示的迭代,因为尾clisp递归优化不支持,则无法和系统提供的do一样。   sbcl是Common Lisp的另外一个实现,在这个实现中,我们使用第一个add函数的版本,没有发生崩栈。我们再来实现一下奇偶判断 复制代码 (defun is-odd(x) (if (zerop x) '() (funcall #'is-even (- x 1)))) (defun is-even(x) (if (zerop x) t (funcall #'is-odd (- x 1)))) 复制代码   计算  (is-even 1000000000)   过了几秒,返回了结果t,证明了sbcl对尾递归做了优化。也终于给了我们一个更为靠谱的Common Lisp的实现。 AWK   选择一种脚本语言来测试这个问题,使用GNU awk来实现add 复制代码 awk ' function add(a,b) { if(a==0) return b return add(a-1, b+1) } {print add($1, $2)}' 复制代码   运行后,用top来观测内存占用         输入   100000000 1   让其做加法      内存使用瞬间爆发,直到进程被系统KO。   话说,awk没有对尾递归优化也属正常,而且对于内存的使用还真不节制,超过了我的想象。不过这也与语言的目的有关,awk本就没打算做这类事情。 Haskell   直接上如下Haskell程序来描述奇偶判断 复制代码 is_even x = if x==0 then True else is_odd (x-1) is_odd x = if x==0 then False else is_even (x-1) main = print (is_even 1000000000) 复制代码   用ghc编译运行,输出True,用时33秒。   Haskell不亏是号称纯函数式编程,尾递归优化无条件支持。 Prolog   本不想测prolog,因为首先它并没有所谓的函数,靠的是谓词演化来计算,推理上的优化是其基本需求。尾递归本不属于Prolog的支持范畴,当然可以构造类似尾递归的东西,而且Prolog当然可以完成,不会有悬念。   比如我们实现奇偶判断如下: 复制代码 is_even(0, 1). is_even(X, T) :- M is X-1, is_odd(M, T). is_odd(0, 0). is_odd(X, T) :- M is X-1, is_even(M, T). 复制代码   查询   ?- is_even(100000000,S),write(S),!.   得到   1 Erlang   先写一个model包含add/even/odd三个函数, 复制代码 -module(mytest). -export([add/2,even/1,odd/1]). add(A,B)->if A==0->B;true->add(A-1,B+1) end. even(X)->if X==0->true;true->odd(X-1) end. odd(X)->if X==0->false;true->even(X-1) end. 复制代码   加载模板,并测试如下 1> c(mytest). {ok,mytest} 2> mytest:add(1000000000,1000000000). 2000000000 3> mytest:even(1000000000). true 4> mytest:odd(1000000000). false   显然,Erlang对尾递归支持很好。 golang   编写add的实现如下 复制代码 package main import "fmt" func add(a int, b int) int { if (a==0) { return b; } return add(a-1,b+1); } func main() { fmt.Println(add(100000000, 0)) } 复制代码      运行   go run add.go   马上崩溃 Lua   Lua的作者和JS的作者一样是Lisp的粉丝,Lua的后期设计(从Lua4)据说参考了Scheme。 复制代码 function odd(x) if (x==0) then return false end return even(x-1) end function even(x) if (x==0) then return true end return odd(x-1) end print(odd(io.read())) 复制代码   运行   echo 1000000000 | lua5.3 x.lua   过程中,观察内存没有明显变化,之后打印出了false。   看来,至少参考了Scheme的尾递归优化。 Ruby   Ruby的作者松本行弘也是Lisp的粉丝,当然,我想大多数编程语言的作者都会是Lisp的粉丝,因为它会给人很多启发。   实现奇偶判断如下: 复制代码 #!/usr/bin/ruby def odd(x) if x == 0 return 0 end return even(x-1) end def even(x) if x == 0 return 1 end return odd(x-1) end puts even gets.to_i 复制代码   然而,数字大一点点,就崩栈了。Ruby并不支持尾递归优化。 尾声   测了这些语言以及相应的工具,其实还是在于函数式编程里,尾递归实现的迭代是我们经常使用的手段,编译器/解释器的支持就会显得很重要了。再深一步,我们会去想想,编译器/解释器此处该如何做,是否可以对现有的设计进行修改呢?或者,对该语言/工具的未来怀着什么样的期待呢?再或者,如果我们自己也设计一种编程语言,会如何设计这种编程语言呢?https://www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/11774213.html