Recursion 尾部递归与迭代算法

我找不到描述为什么尾部递归函数应该优先于迭代算法的文章

我并不是在问为什么尾部递归比简单递归好，我认为简单递归在任何地方都有明确的解释

那为什么呢

sum(n) = {
    def sumImpl(n, acc) = if(n <= 0) acc  else sumImpl(n - 1 , n + accumulator)
    sumImpl(n, 0)
}

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递归使程序可读性更强，但性能较差。迭代过程具有良好的性能，但可读性不强，可能需要一个局部变量来存储中间值（可变性）。使用尾部递归，您将充分利用这两个方面，不需要“sum”变量（不变性）。这在计算大数和或阶乘时非常有用，因为在将结果转发到下一个递归函数调用时，永远不会出现stackoverflow异常

在并行环境中，不变性非常重要。尝试编辑代码并将非常大的数字传递给函数以查看差异

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进一步读取

递归会消耗更多内存（堆栈帧的开销）和更多cpu周期（创建和销毁堆栈帧的开销）。然而，它使代码更具可读性。迭代会降低代码的可读性，但会释放更多的内存和cpu，因此，受限制的环境（如物联网设备、电话等）可能需要迭代。有关详细说明，请参见此处。

在前一种情况下，功能性迭代的可读性不高。我还应该选择那个版本吗？你的例子很简单。在这种情况下，迭代是明显的选择。要查看迭代调用、递归调用和尾部递归调用之间的区别，请尝试以下方法。那么你是说尾部递归的可能比迭代的效率更高（斐波那契的效率高6倍）？fibonacciIt-位置：10000次：137275432纳秒fibonacciTail-位置：10000次：20357861纳秒我会检查自己：D。谢谢当递归消耗更多内存时，尾部递归不会，并且可以直接转换为迭代，而无需消耗堆栈帧。有时迭代比尾部递归更容易理解，问题是为什么仍然喜欢尾部递归？这只是一种纯粹的方法？

sum = 0;
while(n--) sum += n