尾递归和普通递归的区别 尾递归究竟是好是坏？

尾递归究竟是好是坏？如果递归级别太多，则会出现堆栈溢出异常，因为每次调用都会生成一个新的堆栈帧，并使用此堆栈帧保留当前函数的状态值。如果不需要保存状态值，则可以重用堆栈帧而不会导致堆栈溢出。以n的阶乘

尾递归究竟是好是坏？

如果递归级别太多，则会出现堆栈溢出异常，因为每次调用都会生成一个新的堆栈帧，并使用此堆栈帧保留当前函数的状态值。如果不需要保存状态值，则可以重用堆栈帧而不会导致堆栈溢出。

以n的阶乘为例：

正常递归：

如果n=3，则每一步都需要保留n值和下一个函数的返回值，因此每次调用都需要创建一个新的堆栈帧

尾部递归：

如果n=3，则每次调用都可以重用堆栈帧，因为不需要保存状态值。

因此，当递归在当前堆栈帧执行后完成时，它不需要保留当前堆栈帧，但根据当前堆栈帧的结果，它可以在进入下一个堆栈帧时优化为尾部递归。通常，尾部递归需要满足递归调用是函数体中最后执行的语句。例如，在factorial示例中，要执行的最后一条语句是直接调用factorial（n-1，n*result），而不是表达式n*factorial（n-1）。如果是表达式，则需要堆栈帧来保留N和阶乘（N-1）的结果。

王垠的“40行代码”真如他说的那么厉害吗？

王师傅成了孔乙己。写茴香这个字有几种方法。来来回回这么多年，凭着自己的名望和地位，没做成一件有用的事。基础研究成果不多。因为技术上没有成就，商业上也没有成就。没有工作可以安顿下来。太空了。太好了，我只能说太好了，我不明白。

如何在Python中实现尾递归优化？

Python不会优化尾部递归。默认情况下，递归的最大深度约为1000。当然，可以修改底层的默认最大深度。但是我们可以使用Python内置的yield将尾部递归函数转换为生成器。我只需要连续执行它的下一个方法。这是我自己写的帖子