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详解Python 尾递归优化

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Python 中的尾递归优化是一种可以优化递归函数性能的方法，可以避免递归调用栈溢出的问题。下面介绍 Python 尾递归优化的攻略。

什么是尾递归？

尾递归是指递归调用发生在函数的最后一步，也就是函数的最后一行代码中执行。如下所示，fact 函数中的递归调用发生在函数的最后一步：

def fact(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * fact(n-1)

为什么需要尾递归优化？

在 Python 中，函数调用栈的大小是有限制的，当递归调用次数过多时，就会出现栈溢出的问题。如下所示，如果调用 fact(10000) 就会出现栈溢出的问题：

def fact(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * fact(n-1)

fact(10000)

Python 中的尾递归优化

Python 并不直接支持尾递归优化，但是可以通过修改代码的方式实现。具体方法是将递归调用的结果传递给当前函数，而不是直接递归调用函数。如下所示，fact 函数在递归调用时，将递归调用的结果传递给当前函数，从而实现尾递归优化：

def fact(n, acc=1):
    if n == 0:
        return acc
    else:
        return fact(n-1, acc*n)

fact(10000)

通过这种方式，递归调用不会占用额外的栈空间，从而避免了栈溢出的问题。

示例说明

下面通过两个示例来说明 Python 中的尾递归优化的使用方法。

示例一

给定一个整数 n，求 n 的阶乘，可以使用非递归的方式实现：

def fact(n):
    res = 1
    for i in range(1, n+1):
        res *= i
    return res

也可以使用递归的方式实现：

def fact(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * fact(n-1)

但是，以上实现方式存在栈溢出的问题。因此，可以使用尾递归优化来解决问题：

def fact(n, acc=1):
    if n == 0:
        return acc
    else:
        return fact(n-1, acc*n)

示例二

给定一个列表，求列表元素之和，可以使用非递归的方式实现：

def sum_list(lst):
    res = 0
    for i in lst:
        res += i
    return res

也可以使用递归的方式实现：

def sum_list(lst):
    if not lst:
        return 0
    else:
        return lst[0] + sum_list(lst[1:])

但是，以上实现方式也存在栈溢出的问题。因此，可以使用尾递归优化来解决问题：

def sum_list(lst, acc=0):
    if not lst:
        return acc
    else:
        return sum_list(lst[1:], acc+lst[0])

以上就是 Python 尾递归优化的攻略，通过使用尾递归优化，可以避免递归调用栈溢出的问题，提高程序的性能。

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