总括: 本文介绍了尾调用,尾递归的概念,结合实例解释了什么是尾调用优化,并阐述了尾调用优化如今的现状。
原文地址:Functional-Light-JS 原文作者:Kyle Simpson-《You-Dont-Know-JS》作者 第 9 章:递归(下) 栈、堆 一起看下之前的两个递归函数 isOdd(
斐波那契数列是一个很经典的问题,虽然它很简单,但是在优化求解它的时候可以延伸出很多实用的优化算法。
原文:http://exploringjs.com/es6/ch_tail-calls.html
本文探讨了尾递归调用优化在JavaScript引擎中的实现细节,并分析了尾递归调用出现调用栈溢出的原因。文章提出了两种解决方案:1.显式地定义尾递归调用;2.采用尾调用优化语法。尾调用优化语法可以解决隐式优化和调用栈丢失的问题。
去年大致也是这个事件,曾经探索过尾调用(PTC)相关的内容,并总结了一片文章——朋友你听说过尾递归吗。同时在文章的最后也留下了一个坑:
关于如何实现深拷贝,网上有很多相关的文章和实现都非常完美,本文主要讲述的是用一种非常规的使用非递归方法实现深拷贝
在并发编程中,我们经常使用Java的java.util.concurrent包提供的工具和类来实现多线程任务和处理。然而,有时候我们可能会遇到一些令人困惑的异常,如java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.StackOverflowError。这种异常一旦出现,可能会导致程序崩溃或产生不可预测的结果。本文将深入探讨这个异常的背后原因,并从设计和架构的角度提供解决方案,帮助开发人员更好地理解并发编程中的异常处理。
本文由 IMWeb 社区授权转载自 css88.com。点击阅读原文查看 IMWeb 社区更多精彩文章。 尾调用(Tail Call) 尾调用是函数式编程里比较重要的一个概念,它的意思是在函数的执行过程中,如果最后一个动作是一个函数的调用,即这个调用的返回值被当前函数直接返回,则称为尾调用,如下所示: function f(x) { return g(x)} 在 f 函数中,最后一步操作是调用 g 函数,并且调用 g 函数的返回值被 f 函数直接返回,这就是尾调用。而下面这个栗子就不是尾调用: funct
递归本质上也是一种函数循环,在函数里对自身的一种调用,在一些常用的数据结构二叉树、图等会用到递归进行遍历、搜索,本节讲的是在普通递归基础之上的尾递归优化。
作者 | Renato Losio 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近,谷歌云内容主管 Forrest Brazeal 表示,对于开发者来说,无服务器函数是云端最大的计费风险,因为我们没有简单的方法来防止递归调用,而且它们几乎可以无限地在所有的云提供商中扩散。 Brazeal 提到了云开发者撰写的一些文章,这些文章描述了那些导致无服务器函数“失控”和巨额账单的错误。其中,Cloudsoft 工程副总裁 Aled Sage 报告了亚马逊云科技的一个 Lambda 巨额账单的例子,Tom Wri
JS中的递归我们来看一个阶乘的代码function foo( n ){ if(n <= 1){ return 1; } return n * foo( n - 1 );}foo(5); // 120下面分析一下,代码运行过程中,执行上下文栈是怎么变化的这个代码是在全局作用域中执行的,所以在foo函数得到执行之前,上下文栈中就已经被放入了一个全局上下文。之后执行一个函数,生成一个新的执行上下文时,JS引擎都会将新的上下文push到该栈中。如果函数执行完成,JS引擎会将对应的上下文从上下文栈中弹出
JS中的递归 我们来看一个阶乘的代码 function foo( n ){ if(n <= 1){ return 1; } return n * foo( n - 1 ); } foo(5); // 120 下面分析一下,代码运行过程中,执行上下文栈是怎么变化的 这个代码是在全局作用域中执行的,所以在foo函数得到执行之前,上下文栈中就已经被放入了一个全局上下文。之后执行一个函数,生成一个新的执行上下文时,JS引擎都会将新的上下文push到该栈中。如果函数执行完成,JS引擎会将对应的
与之相对的是非尾递归函数,你先执行递归调用,然后获取递归调用的结果进行计算, 这样你需要先获取每次递归调用的结果,才能获取最后的计算结果。看下面计算n阶乘的函数,它是一个非尾递归函数。我们发现cal(n-1)返回的值被cal(n)使用,因此对cal(n-1)的调用并不是cal(n)所做的最后一步。
想想斐波那契函数,它的递归关系是f(n) = f(n-1) + f(n-2);乍一看,我们会发现,在斐波那契函数执行期间来计算递归调用的次数似乎并不那么的容易。
我不是故意在JAVA中谈尾递归的,因为在JAVA中谈尾递归真的是要绕好几个弯,只是我确实只有JAVA学得比较好,虽然确实C是在学校学过还考了90+,真学得没自学的JAVA好 不过也是因为要绕几个弯,所以才会有有意思的东西可写,另外还有我发现把尾递归如果跟JAVA中的GC比对一下,也颇有一些妙处(发现还没有人特地比较过) (不过后来边写边整理思路,写出来又是另一个样子了) 一、首先我们讲讲递归 递归的本质是,某个方法中调用了自身。本质还是调用一个方法,只是这个方法正好是自身而已 递归因为是在自身中调用自身,所
递归是一种强大的问题解决方法,通过将问题分解为子问题并通过调用自身来解决。在本篇博客中,我们将深入了解递归的概念和基本原理,并使用C语言实现一些示例代码。
如果一个函数在内部调用自身本身,则该函数就是递归函数 递归优缺点 优点:使用递归函数的优点是逻辑简单清晰 理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰 缺点:过深的调用会导致栈溢出 栈溢出 使用递归函数需要注意防止栈溢出 在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的 每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧 由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出 尾递归 解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化 事实上尾递归和循环的效果是一样的,所以,把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的
最近用谷歌浏览器调试时,控制台报了一个“Uncaught RangeError: Maximum call stack size exceeded”,其中文意思是超出最大调用堆栈大小,报错如下图所示:
在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。
首先,让我们明确2.3.1节中的MERGE-SORT过程。这是一个典型的分治算法,它首先将数组一分为二,然后递归地对每一半进行排序,最后将两个已排序的半部分合并成一个有序的数组。
return np.power(-1,n)*(1.0/(2*n+1))+getPi(n-1)
分销系统的返利: 比如B是A的下线,C是B的下线,那么在分钱返利的时候A可以分B,C的钱,这时候我们是不是就要分别找B,C的最后上级。这个问题我们一般怎么来解决呢?
在编程世界中,递归是一个经常被提及的概念。但对于初学者来说,它可能会感到有点神秘和复杂。本文将深入探讨Java中的递归,从基础概念开始,逐步深入,帮助你理解这个强大的编程工具。
不知道大家发现没有,执行递归算法,特别是递归执行层数多的时候,结果极其的慢,而且递归层数达到一定的值,还可能出现内存溢出的情况。本文就要将为你解释原因和对应的解决方案。
每天一个面试技术点,今天来和大家记录在Java面试中在方法和递归上的常见面试题及解答。
对于很多编程初学者来说,递归算法是学习语言的最大障碍之一。很多人也是半懂不懂,结果学到很深的境地也会因为自己基础不好,导致发展太慢。
尾递归与一般的递归不同在于对内存的占用:普通递归创建stack累积而后计算收缩,尾递归只会占用恒量的内存。
本篇文章主要是记录一下在 GScript 中实现递归调用时所遇到的坑,类似的问题在中文互联网上我几乎没有找到相关的内容,所以还是很有必要记录一下。
本系列的第6篇《再不会“降维打击”你就Out了!》讲述了递归算法的意义、套路,第7篇《神力加身!动态编程》讲述了递归算法的优化,但是在大量的实际项目、工程和大家关心的求职面试中,却会碰到大量消除递归的需求。于是产生了两个问题:
词法分析器的目的是识别高级语言中编写的代码转换为token,也就是识别高级语言中的每个单词token
python3.5.4 递归函数最恶心的时候莫非栈溢出(Stack overflow)。
上文数据结构与算法 --- 递归(一) 讲述了什么是递归算法,如何编写递归算法及如何写好递归算法,本文着重讲述一下如何避免递归过深导致的堆栈溢出问题。
概念:递归是指函数直接或间接调用自身的过程。 解释递归的两个关键要素: 基本情况(递归终止条件):递归函数中的一个条件,当满足该条件时,递归终止,避免无限递归。可以理解为直接解决极小规模问题的方法。递归表达式(递归调用):递归函数中的语句,用于解决规模更小的子问题再将子问题的答案合并成为当前问题的答案。
递归函数在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函 数。(1) 递归就是在过程或函数里调用自身。(2) 在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。 递归一般用于解决三类问题: (1)数据的定义是按递归定义的。(n的阶乘) (2)问题解法按递归实现。(回溯) (3)数据的结构形式是按递归定义的。(二叉树的遍历,图的搜索) 递归的缺点: 递归解题相对常用的算法如普通循环等,运行效率较低。因此,应该尽量避免使用递归,
在Java应用程序开发中,OutOfMemoryError(OOM)是一个令人头痛的问题。当JVM中的内存无法满足应用程序的需求时,就会抛出这个错误。本文将深入探讨OOM的三大场景:堆内存溢出、方法区内存溢出和栈内存溢出,并分析它们的原因,提供相应的实战解决方案。
H5规范提供了js分线程的实现,取名为Web Workers他是HTML5提供的一个JavaScript多线程解决方案,我们可以将一些大计算量的代码交由web Worker运行而不冻结用户界面 但是子线程完全受主线程控制,且不得操作DOM,所以这个新标准并没有改变JavaScript单线程的本质
Fatal Python error: Cannot recover from stack overflow
尾递归的原理:当编译器检测到一个函数调用是尾递归的时候,它就覆盖当前的活动记录而不是在栈中去创建一个新的。编译器可以做到这点,因为递归调用是当前活跃期内最后一条待执行的语句,于是当这个调用返回时栈帧中并没有其他事情可做,因此也就没有保存栈帧的必要了。通过覆盖当前的栈帧而不是在其之上重新添加一个,这样所使用的栈空间就大大缩减了,这使得实际的运行效率会变得更高。
递归函数在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函 数。(1) 递归就是在过程或函数里调用自身。(2) 在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。
一个函数在执行过程中一次或多次调用其本身便是递归,就像是俄罗斯套娃一样,一个娃娃里包含另一个娃娃。
那么,对一个对象进行拷贝,无非就是对对象的属性进行拷贝,按照拷贝处理的方式不同,可分为浅拷贝和深拷贝:
众所周知,在函数递归调用时,要保存函数调用的位置以便使得被调函数结束后能够返回正确的位置,这个信息保存在线程栈中。由于栈的空间有限,所以如果函数递归调用深度超过一定限制,会导致栈崩溃。并且,如果需要保存大量返回位置并且逐级返回的话,也会耗费大量的时间,使得代码运行速度非常慢。
在我们学习语言的时候,我们可能会有很多困惑,比如局部变量时真么创建的,为什么局部变量时随机值,函数如何传参,传参的顺序又是怎样的,关于这些,我们就要去学习函数栈帧这个知识点,才能让这些变得更加简单易懂
##### 排序sort, sorted的区别: list.sort(func=None, key=None, reverse=False(or True)) 对于reverse这个bool类型参数,当reverse=False时:为正向排序;当reverse=True时:为方向排序。默认为False。 执行完后会改变原来的list,如果你不需要原来的list,这种效率稍微高点 >>> list = [2,8,4,6,9,1,3] >>> list.sort() >>> list [1, 2, 3, 4, 6, 8, 9]
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