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A,B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1和1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+208ES6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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