Python 3：为什么循环比递归更快？

我比较了循环和递归的运行时，发现循环要快得多，同时没有遇到递归错误的问题。为什么循环要快得多

def factorial(n):
   if n == 0:
      return n
   else:
      return n + factorial(n-1)

%%timeit -n1000 -r10000
factorial(1000)

每个回路163µs±13.2µs（10000次运行的平均±标准偏差，每个1000个回路）

最慢的跑步比最快的跑长9.46倍。这可能意味着正在缓存中间结果。 每个回路58.7µs±25.2µs（10000次运行的平均±标准偏差，每个1000个回路）

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谢谢，快乐编码

一般来说，除非编程语言专门用于支持快速递归，否则递归总是比较慢。当程序进行函数调用时，将创建一个新的堆栈帧，其中存储了所有局部变量和其他内容。在迭代过程中，所有事情都发生在单个堆栈框架内

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有一种称为“尾部递归”的方法，其中函数的编写方式使得计算结果在最后一帧中始终可用-因此理论上，只有一个堆栈帧就足够了。在某些语言中，编译器认识到这种情况，并将递归转换为“幕后”迭代——这种类型的递归确实与迭代一样快。不幸的是，Python3不支持尾部递归。

对于递归，运行时通常需要做额外的工作，将变量推送到堆栈帧，然后进行函数调用，从而增加执行时间。使用递归，即使您反复调用同一个函数，每次调用都会创建所有局部变量的新范围。随着迭代的进行，需要做更多的工作。在Python中，

factorial

实际上是在计算

0->n

btwFunction调用之间的和，这是非常昂贵的。一个误区是for循环在Python中速度很慢，但如果循环包含函数调用甚至方法调用，则大多数情况下都是如此。见和。因此

r+=i

比调用

n+阶乘（n-1）

要快得多。顺便说一句，阶乘不应该使用乘法吗？

def factorial2(n):
   r = 0
   for i in range(n+1):
      r += i
   return r

%%timeit -n1000 -r10000
factorial2(1000)