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尾调用优化——记一道面试题的思考

awkj / 2541人阅读

摘要:如果函数内部还调用函数,那就还有一个的调用帧,依次类推。等同于等同于如果所有函数都是尾调用,那么完全可以做到每次执行时,调用帧只有一项,这将大大节省内存。这就是尾调用优化。尾递归函数调用自身,称为递归。

前言

面某东,有一道题目是

实现一个斐波拉契数列, 已知第一项为0,第二项为1,第三项为1,后一项是前两项之和,即f(n) = f(n - 1) + f(n -2)

拿到这个题目,二话没想就写了

function f(n) {
    if(n === 0) return 0;
    if(n === 1) return 1;
    return f(n - 1) + f(n -2);
}

后来回想,后悔死了,这明显没这么简单,每次递归调用都会呈指数往调用栈里增加记录“调用帧“,这样做,当项比较多,就会出现“栈溢出”的!!!也就是,这个答案是不及格的,正确姿势应该用尾递归优化,”调用帧“保持只有一个。正解也就是:

function f(n, prev, next) {
    if(n <= 1) {
        return next;
    }
    return f(n - 1, next, prev + next);
}

下面来复习一下知识点:尾调用和尾递归。PS:更好的方案请继续往下看。

尾调用

尾调用是指某个函数的最后一步是调用另一个函数。

以下三种情况都不是尾调用:

// 情况一
function f(x) {
    let y = g(x);
    return y;
}

// 情况二
function f(x) {
    return g(x) + 1;
}

// 情况三
function f(x) {
    g(x);
}

情况一是调用函数g之后,还有赋值操作,所以不属于尾调用,即使语义完全一样。情况二也是属于调用后还有操作。情况三等同于:

g(x);
return undefined;

函数调用会在内存形成一个“调用记录”,又称“调用帧”,保存调用位置和内存变量等信息。如果在函数A的内部调用函数B,那么在A的调用帧上方,还会形成一个B的调用帧。等到B运行结束,将结果返回到AB的调用帧才会消失。如果函数B内部还调用函数C,那就还有一个C的调用帧,依次类推。所有的调用帧,就形成一个“调用栈”。

尾调用由于是函数的最后一步操作,所有不需要保留外层函数的调用帧,因为调用位置、内部变量等信息都不会再用到了,只要直接用内层函数的调用帧,取代外层函数的调用帧就可以了。

function f() {
    let m = 0;
    let n = 2;
    return g(m + n);
}
f();

// 等同于
function f() {
    return g(3);
}
f();

// 等同于
g(3);

如果所有函数都是尾调用,那么完全可以做到每次执行时,调用帧只有一项,这将大大节省内存。这就是“尾调用优化”。

注意,只有不再用到外层函数的内部变量,内层函数的调用帧才会取代外层函数的调用帧,否则就无法进行“尾调用优化”。

function addOne(a) {
    var one = 1;
    function inner(b) {
        return b + one;
    }
    return inner(a);
}
尾递归

函数调用自身,称为递归。如果尾调用自身,就称为尾递归。递归非常耗费内存,因为需要同时保存成百上千调用帧,很容易发生“栈溢出”错误。但对于尾递归来说,由于只存在一个调用帧,所以永远不会发生“栈溢出”错误。

function factorial(n) {
    if (n === 1) return 1;
    return n * factorial(n - 1);
}
console.log(factorial(5)); // 120

上面最多保存n个调用记录,复杂度是O(n)

如果改成尾递归,只保留一个调用记录,复杂度O(1)

function factorial(n, total) {
    if (n === 0) return total;
    return factorial(n - 1, n * total);
}
console.log(factorial(5, 1)); // 120

下面回到我们的主题,计算Fibonacci数列。

function fibonacci(n) {
    if(n <= 1) return 1;
    return fibonacci(n -1) + fibonacci(n -2);
}
console.log(fibonacci(10)); // 89
console.log(fibonacci(50)); // stack overflow

上面不使用尾递归,项数稍大点就发生”栈溢出“了。

function fibonacci(n, prev, next) {
    if(n <= 1) return next;
    return fibonacci(n-1, next, prev + next);
}
console.log(fibonacci(10, 1, 1)); // 89
console.log(fibonacci(100, 1, 1)); // 573147844013817200000
console.log(fibonacci(1000, 1, 1)); // 7.0330367711422765e+208

上面项数再大都状态良好。

柯理化改写

尾递归的实现,往往需要改写递归函数,确保最后一步只调用自身。做到这一点的方法,就是把所有用到的内部变量改写成函数的参数。但是这样的话就会增加初始入参,比如fibonacci(10, 1, 1),后面的两个参数11意思不明确,直接用fibonacci(100)才是习惯用法。所以需要在中间预先设置好初始入参,将多个入参转化成单个入参的形式,叫做函数柯理化。通用方式为:

function curry(fn) {
    var args = Array.prototype.slice.call(arguments, 1);
    return function () {
        var innerArgs = Array.prototype.slice.call(arguments);
        var finalArgs = innerArgs.concat(args);
        return fn.apply(null, finalArgs);
    }
}

用函数柯理化改写阶乘

function tailFactorial(n, total) {
    if(n === 1) return total;
    return tailFactorial(n - 1, n * total);
}

var factorial = curry(tailFactorial, 1); 
console.log(factorial(5)); // 120

同样改写斐波拉契数列

function tailFibonacci(n, prev, next) {
    if(n <= 1) return next;
    return tailFibonacci(n - 1, next, prev + next);
}

var fibonacci = curry(fibonacci, 1, 1);
console.log(fibonacci(10)); // 89
console.log(fibonacci(100)); // 573147844013817200000
console.log(fibonacci(1000)); // 7.0330367711422765e+208
ES6改写

柯理化的过程其实是初始化一些参数的过程,在ES6中,是可以直接函数参数默认赋值的。

用ES6改写阶乘

const factorial = (n, total = 1) => {
    if(n === 1) return total;
    return factorial(n - 1, n * total);
}
console.log(factorial(5)); // 120

用ES6改写斐波拉契数列

const fibonacci = (n, prev = 1, next = 1) => {
    if(n <= 1) return next;
    return fibonacci(n - 1, next, prev + next);
}
console.log(fibonacci(10)); // 89
console.log(fibonacci(100)); // 573147844013817200000
console.log(fibonacci(1000)); // 7.0330367711422765e+208

ps:用ES6极大方便了算法运用!

总结

综上,这个问题解决的思路是:

尾递归+函数柯理化;

尾递归+ES6默认赋值;

算法题永远要想到性能问题,不能只停留到表面,默哀三秒钟,[悲伤脸.gif]。

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