ES6尾递归优化方案学习笔记

最近再学习ES6的函数的扩展部分，看到了尾递归这个概念，觉得很有意思，遂深入研究了一下，以下是从阮一峰的文章中抽离出来的一部分进行简单的总结。

什么是尾调用？

尾调用（Tail Call）是函数式编程的一个重要概念，就是指某个函数的最后一步是调用另一个函数。

实现尾调用非常简单，如下

functionf(x){
  return g(x);
}

上面代码中，函数f的最后一步是调用函数g，这就叫尾调用，且必须是return g(x)才能叫做尾调用
注意以下几个类似的情况都不是尾调用

// 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);
}

尾调用优化

尾调用之所以与其他调用不同，就在于它的特殊的调用位置。

我们知道，函数调用会在内存形成一个“调用记录”，又称“调用帧”（call frame），保存调用位置和内部变量等信息。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，以此类推。所有的调用帧，就形成一个“调用栈”（call stack）。

尾调用由于是函数的最后一步操作，所以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。

说百遍不如实践一次，如下情况

function f() {
  let m = 1;
  let n = 2;
  return g(m + n);
}
f();

// 等同于
function f() {
  return g(3);
}
f();

// 等同于
g(3);

上面代码中，如果函数g不是尾调用，函数f就需要保存内部变量m和n的值、g的调用位置等信息。但由于调用g之后，函数f就结束了，所以执行到最后一步，完全可以删除f(x)的调用帧，只保留g(3)的调用帧。

这就叫做“尾调用优化”（Tail call optimization），即只保留内层函数的调用帧。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”的意义。

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”。

function addOne(a){
  var one = 1;
  function inner(b){
    return b + one;
  }
  return inner(a);
}

上面的闭包函数不会进行尾调用优化，因为内层函数inner用到了外层函数addOne的内部变量one，因为变量one会一直保存在内存中。

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千上百个调用帧，很容易发生“栈溢出”错误（stack overflow）。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。

function factorial(n) {
  if (n === 1) return 1;
  return n * factorial(n - 1);
}

factorial(5)

上面代码是一个阶乘函数，计算n的阶乘，根据前面的尾调用讲解我们可以得到上面的情况不符合尾调用，所以最多需要保存n个调用记录，复杂度 O(n) 。

如果改写成尾递归，只保留一个调用记录，复杂度 O(1) 。

function factorial(n, total) {
  if (n === 1) return total;
  return factorial(n - 1, n * total);
}

factorial(5, 1) // 120

由此可见，“尾调用优化”对递归操作意义重大，所以一些函数式编程语言将其写入了语言规格。ES6 亦是如此，第一次明确规定，所有 ECMAScript 的实现，都必须部署“尾调用优化”。这就是说，ES6 中只要使用尾递归，就不会发生栈溢出（或者层层递归造成的超时），相对节省内存。

严格模式

ES6 的尾调用优化只在严格模式下开启，正常模式是无效的。

这是因为在正常模式下，函数内部有两个变量，可以跟踪函数的调用栈。
func.arguments：返回调用时函数的参数。
func.caller：返回调用当前函数的那个函数。
尾调用优化发生时，函数的调用栈会改写，因此上面两个变量就会失真。严格模式禁用这两个变量，所以尾调用模式仅在严格模式下生效。

看下面的例子

function restricted() {
  'use strict';
  restricted.caller;    // 报错
  restricted.arguments; // 报错
}
restricted();

尾递归优化的实现

尾递归优化只在严格模式下生效，那么正常模式下，或者那些不支持该功能的环境中，有没有办法也使用尾递归优化呢？回答是可以的，就是自己实现尾递归优化。

它的原理非常简单。尾递归之所以需要优化，原因是调用栈太多，造成溢出，那么只要减少调用栈，就不会溢出。怎么做可以减少调用栈呢？就是采用“循环”换掉“递归”。

下面是一个正常的递归函数。

function sum(x, y) {
  if (y > 0) {
    return sum(x + 1, y - 1);
  } else {
    return x;
  }
}

sum(1, 100000)
// Uncaught RangeError: Maximum call stack size exceeded(…)

上面代码中，sum是一个递归函数，参数x是需要累加的值，参数y控制递归次数。一旦指定sum递归 100000 次，就会报错，提示超出调用栈的最大次数。

蹦床函数（trampoline）可以将递归执行转为循环执行。

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

上面就是蹦床函数的一个实现，它接受一个函数f作为参数。只要f执行后返回一个函数，就继续执行。注意，这里是返回一个函数，然后执行该函数，而不是函数里面调用函数，这样就避免了递归执行，从而就消除了调用栈过大的问题。

然后，要做的就是将原来的递归函数，改写为每一步返回另一个函数。

function sum(x, y) {
  if (y > 0) {
    return sum.bind(null, x + 1, y - 1);
  } else {
    return x;
  }
}

上面代码中，sum函数的每次执行，都会返回自身的另一个版本。

现在，使用蹦床函数执行sum，就不会发生调用栈溢出。

trampoline(sum(1, 100000))
// 100001

蹦床函数并不是真正的尾递归优化，下面的实现才是。

function tco(f) {
  var value;
  var active = false;
  var accumulated = [];

  return function accumulator() {
    accumulated.push(arguments);
    if (!active) {
      active = true;
      while (accumulated.length) {
        value = f.apply(this, accumulated.shift());
        //value = f(...accumulated.shift());//这行代码替换上面的代码我觉得可能更容易理解一些
      }
      active = false;
      return value;
    }
  };
}

var sum = tco(function(x, y) {
  if (y > 0) {
    return sum(x + 1, y - 1)
  }
  else {
    return x
  }
});

sum(1, 100000)
// 100001

上面的tco()方法的作用主要是形成value，active，accumulated三个闭包变量方便给accumulator函数中的while循环使用。

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value：定义获取递归函数返回的值，如果继续递归则尾undefined,递归完成则返回我们想要的值

active：防止递归执行accumulator()方法内部的while循环，只是继续给accumulated添加值

accumulated：accumulated在这里是这个方法的关键，在 f.apply(this, accumulated.shift())第一次的时候调了accumulator()方法的时候，会执行f函数，此时进入(y>0)的判断，这时active,value,accumulated的值分别为true,undefined,[]，然后return sum(x + 1, y - 1)继续执行accumulator()方法。注意：这里arguments [2,99999] , accumulated.push(arguments)会使得accumulated的length>0并继续执行while循环(accumulated闭包变量的妙用) ，并且最关键的是active=true，所以accumulator()方法不会继续执行下去，只是改变了accumulated的值，然后继续执行上一个accumulator()方法中while循环的f.apply(this, accumulated.shift())，这里就实现了尾递归调用。直到(y <= 0)，这时f函数执行的时候进入return x，然后终止while循环，此时value=x，到此就完成了尾递归优化方案。

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f.apply(this,accumulated.shift()) 可以参考call ,apply,以及bind的用法,这里call与apply会立即执行一次f函数，而bind不会立即执行f函数。

注：这篇文章主要摘自阮一峰的ES6教程中的函数的扩展部分(直通车)。新手上路，如有更好的建议，欢迎在下方留言，谢谢！