JavaScript尾遞歸優化探索

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尾調優化

在知道尾遞歸以前，咱們要直到什麼是尾調用優化，由於尾調用優化是尾遞歸的基礎。尾調用就是：在函數的最後一步調用另外一個函數。

function f() {
  return g()
}

ps：最後一步必須是之久調用另外一函數，而不能是一個常量或是一個表達式，如 return y 或 return g() + 1

尾調用優化的原理是什麼？

按照阮一峯老師在es6的函數擴展中的解釋就是：函數調用會在內存造成一個「調用記錄」，又稱「調用幀」（call frame），保存調用位置和內部變量等信息。若是在函數A的內部調用函數B，那麼在A的調用幀上方，還會造成一個B的調用幀。等到B運行結束，將結果返回到A，B的調用幀纔會消失。若是函數B內部還調用函數C，那就還有一個C的調用幀，以此類推。全部的調用幀，就造成一個「調用棧」（call stack）。

這裏的「調用幀」和「調用棧」，說的應該就是「執行環境」和「做用域鏈」。由於尾調用時函數的最後一部操做，因此再也不須要保留外層的調用幀，而是直接取代外層的調用幀，因此能夠起到一個優化的做用。

尾遞歸優化

咱們知道，遞歸雖然使用起來方便，可是遞歸是在函數內部調用自身，當遞歸次數達到必定數量級的時候，他造成的調用棧的深度是很可怕的，極可能會發生「棧溢出」錯誤。尾遞歸優化，就是利用尾調用優化的原理，對遞歸進行優化。舉一個很常見的例子：
求斐波那契數值

function fibonacci (n) {
    return n <= 1 ? 1 : fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}

此函數沒有進行任何的優化，當咱們在控制檯去執行此函數的時候，fibonacci(40)就已經出現了明顯的響應慢的問題，fibonacci(50)的時候瀏覽器卡死。
優化

function fibonacci (n, ac1, ac2) {
    (ac1 = ac1 || 1), (ac2 = ac2 || 1);
    return n <= 1 ? ac2 :fibonacci(n - 1, ac2, ac1 + ac2);
}

此優化有兩個點：首先進行了算法上的優化，減小了不少重複的計算，時間複雜度大大下降；第二進行了尾遞歸優化，按理說不會發生「棧溢出」。咱們能夠到控制檯中再嘗試，發現速度的提高不是通常的快，證實第一個優化生效了，可是當咱們容許fibonacci(10000)的時候，報錯了：Uncaught RangeError: Maximum call stack size exceeded，這就說明咱們的尾遞歸優化並無生效。爲何呢？

侷限性

上面說到，咱們直接再瀏覽器的控制檯中執行fibonacci(10000)的時候，發生了棧溢出，這是爲何呢？關於這一點，我目前查閱資料以後的理解就是，雖然es6已經提出了要實現尾遞歸優化，可是真正落地實現了尾遞歸優化的瀏覽器並很少。因此當咱們使用尾遞歸進行優化的時候，依舊發生了「棧溢出」的錯誤。

蹦牀函數

那怎麼辦呢？咱們還有另外一個方法去達到尾遞歸優化的效果，那就是使用蹦牀函數(trampoline)。

function trampoline(f) {
  while (f && f instanceof Function) {
    f = f();
  }
  return f;
}

代碼修改成返回一個新函數。

function fibonacci (n, ac1, ac2) {
    (ac1 = ac1 || 1), (ac2 = ac2 || 1);
    return n <= 1 ? ac2 :fibonacci.bind(null, n - 1, ac2, ac1 + ac2);
}

兩個函數結合就能夠將遞歸狀態爲循環，棧溢出的問題也就解決了。

trampoline(fibonacci (100000))
// Infinity