尾调用

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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

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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：

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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：

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// 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：

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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。

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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”。

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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。

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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)。

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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。

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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。

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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：

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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

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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

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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+208

ES6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

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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

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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：

  1. 尾递归+函数柯理化；
  2. 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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