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本篇内容主要讲解“什么是python尾递归”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“什么是python尾递归”吧!
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递归是啥?
递归函数大家肯定写过，学校上课的时候，估计最开始的例子就是斐波拉契数列了吧。例如：
int Fibonacci(n) { if (n < 2) return n; return Fibonacci(n - 1) + Fibonacci(n - 2); }递归函数简而言之就是在一个函数中，又“递归”调用自己。在写递归函数的时候，需要注意的地方就是递归函数的结束条件。用递归函数确实能简化很多算法的实现，比如常见的二叉树遍历等。但往往在写递归函数的时候，最容易出现的问题就是所谓的“栈溢出”。
为什么会有“栈溢出”呢?因为函数调用的过程，都要借助“栈”这种存储结构来保存运行时的一些状态，比如函数调用过程中的变量拷贝，函数调用的地址等等。而“栈”往往存储空间是有限的，当超过其存储空间后，就会抛出著名的异常/错误“StackOverflowError”。
我们以一个简单的加法为例，例如：
int sum(int n) { if (n <= 1) return n; return n + sum(n-1); } std::cout << sum(100) << std::endl; std::cout << sum(1000000) << std::endl;很简答，编译运行后，比较小的数字，能得到正确的答案，当数字扩大后，就会直接发生“segmentation fault”。
尾递归又是啥?
我得知这个概念，最开始还是因为很多年前一次面试，面试官问我“你知道什么是尾递归吗?”，我以为是“伪”递归，难道是假的递归???当初我也是懵逼状态(当初面试官忍住没笑也是厉害了)。从“尾”字可看出来即若函数在尾巴的地方递归调用自己。上面的例子写成尾递归，就变成了如下：
int tailsum(int n, int sum) { if (n == 0) return sum; return tailsum(n-1, sum+n); }可以试试结果，计算从 1 加到 1000000，仍然是segmentation fault。为什么呢?因为这种写法，本质上还是有多层的函数嵌套调用，中间仍然有压栈、出栈等占用了存储空间(只不过能比前面的方法会省部分空间)。
尾递归优化
当你给编译选项开了优化之后，见证奇迹的时刻到了，居然能算出正确结果。如图所示：
C++ 默认 segmentation fault， 开启编译优化后，能正常计算结果。
原因就是因为编译器帮助做了尾递归优化，可以打开汇编代码看看(这里就不展示 C++的了)。后面我用大家比较熟悉的 JVM based 语言 Scala 来阐述这个优化过程。(好像 Java 的编译器没做这方面的优化，至少我实验我本地 JDK8 是没有的，不清楚最新版本的有木有)(scala 本身提供了一个注解帮助编译器强制校验是否能够进行尾递归优化@tailrec)
object TailRecObject { def tailSum(n: Int, sum: Int): Int = { if (n == 0) return sum; return tailSum(n-1, n+sum); } def main(args: Array[String]) { println(tailSum(100, 0)) println(tailSum(1000000, 0)) } }结果如下图所示，默认情况下 scalac 做了尾递归优化，能够正确计算出结果，当通过 -g:notailcalls 编译参数去掉尾递归优化后，就发生了 Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError了。
默认启用尾递归优化正常计算结果，禁用尾递归优化则“StackOverflow”。
我们来看看生成的字节码有什么不同。
包含尾递归优化的字节码，直接 goto 循环。
禁用尾递归优化的字节码，方法调用。
从上面可以看出，尾递归优化后，变成循环了(前面的 C++ 类似)。
到此，相信大家对“什么是python尾递归”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！