原文地址：Functional-Light-JS 原文作者：Kyle Simpson－《You-Dont-Know-JS》作者 第 9 章：递归（下） 栈、堆 一起看下之前的两个递归函数 isOdd(
尾调用是函数式编程中一个很重要的概念，当一个函数执行时的最后一个步骤是返回另一个函数的调用，这就叫做尾调用。
很多编程语言都支持递归函数，所谓递归函数指的是在函数内部调用函数自身的函数，从数学解题思路来说，递归就是把一个大问题拆分成多个小问题，再各个击破，在实际开发过程中，某个问题满足以下条件就可以通过递归函数来解决：
匿名函数就是没有名字的函数，有时候也称为《 拉姆达函数》。匿名函数是一种强大的令人难以置信的工具。如下：
函数递归指的是在函数内部调用自身的过程。 具体而言，递归函数通过将一个问题分解为更小的、类似的子问题来解决问题。
递归是很多算法都使用的一种编程方法。听说递归是一种十分优雅的问题解决办法，可是对于初涉递归的我，还没有形成这种独特的体会。 学习使用递归的关键在于：如何将问题分为基线条件和递归条件。 基线条件和递归条件 由于递归函数调用自己，因此编写这样的函数时很容易出错，进而导致无限循环。 例如下面这个函数： def countdown(i): """倒计时""" print (i) countdown(i-1) 假设i的初始值为3，运行上述代码后： 3， 2， 1， 0， -1， -2，
一个函数在它的函数体内调用它自身称为递归调用，这种函数称为递归函数。执行递归函数将反复调用其自身，每调用一次就进入新的一层，当最内层的函数执行完毕后，再一层一层地由里到外退出。 递归必须是有推出条件的，如果没有，将会一直递下去，没有归。造成内存溢出崩溃。 先写一个简单的递归函数
很对编程语言都支持递归函数，所谓递归函数指的是在函数内部调用函数自身的函数，从数学解题思路来说，递归就是把一个大问题拆分成多个小问题，再各个击破，在实际开发过程中，某个问题满足以下条件就可以通过递归函数来解决：
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
总括: 本文介绍了尾调用，尾递归的概念，结合实例解释了什么是尾调用优化，并阐述了尾调用优化如今的现状。
当你把这个函数拿到浏览器上运行的时候，你会发现内存溢出了，为什么呢？因为这个递归函数没有停止处理或运算的出口，因此 这个递归函数就演变为一个死循环。
JS中的递归我们来看一个阶乘的代码function foo( n ){ if(n <= 1){ return 1; } return n * foo( n - 1 );}foo(5); // 120下面分析一下，代码运行过程中,执行上下文栈是怎么变化的这个代码是在全局作用域中执行的，所以在foo函数得到执行之前，上下文栈中就已经被放入了一个全局上下文。之后执行一个函数，生成一个新的执行上下文时，JS引擎都会将新的上下文push到该栈中。如果函数执行完成，JS引擎会将对应的上下文从上下文栈中弹出
JS中的递归 我们来看一个阶乘的代码 function foo( n ){ if(n <= 1){ return 1; } return n * foo( n - 1 ); } foo(5); // 120 下面分析一下，代码运行过程中,执行上下文栈是怎么变化的 这个代码是在全局作用域中执行的，所以在foo函数得到执行之前，上下文栈中就已经被放入了一个全局上下文。之后执行一个函数，生成一个新的执行上下文时，JS引擎都会将新的上下文push到该栈中。如果函数执行完成，JS引擎会将对应的
这是《算法图解》的第二篇读书笔记，内容主要涉及递归。 1.定义 递归是一种解决问题的方式。其基本思路是将问题分解为与原问题的解决原理相同但规模更小的子问题后，解决并获得子问题的答案，之后逐步将子问题的答案合并，以获取原文提的答案。 2递归结构 递归在编程中展示的明显特为函数在运行过程中调用函数自身。 形如下方的示例 def recursion_fun(i=0): #基递归停止条件 base case if i==100: return None #递归条件 recu
从今天开始，给大家分享c语言里面的函数本质及其使用；我估计大多读者看到这个，都认为c语言函数里面有啥可讲的，其实在学习过程中千万不要小看每一个知识点，因为每一个小的知识点都是给你在做项目之前打牢基础，很多人肯定会遇到过这种情况，在做项目写代码的时候，诶！用什么方法才能实现我要的功能以及这种写法怎样表示，甚至一些基础的语法错误都会有（严重的话，一些最为基本的错误都解决不了，发现不了。），归根到底还是基础不牢，其实这样做起项目来比较痛苦的（不过这会让你注视到c语言功底的重要性了）。好了，废话就不多说了，开始今天的主题分享！
01-递归 1.1-递归函数介绍 1.递归函数：一个函数自己调用自己 2.递归函数特点 a.一定要有结束条件，否则会导致死循环 b.能用递归函数实现的需求，就一定可以用循环调用函数来解决，只是代码简洁与性能不同而已 递归会影响性能，每一次递归都会进栈容易造成栈溢出，而循环不会 1.2-递归应用场景1(累加和，阶乘) <script> //1.求1-n之间的累加和 function getSum(n){ //递归 ： 自己调用自己
函数直接或间接调用自身的过程称为递归，相应的函数称为递归函数。使用递归算法，可以很容易地解决某些问题。此类问题的示例包括汉诺塔 (TOH)、中序/先序/后序树遍历、图的 DFS 递归函数通过调用自身的副本并解决原始问题的较小子问题来解决特定问题。需要时可以生成更多的递归调用。重要的是要知道我们应该提供某种情况来终止这个递归过程。
软件环境：Python 3.7.0b4 一、基线条件和递归条件 由于递归函数调用自己，因此编写这样的函数时很容易出错，进而导致无限循环。例如： def countdown(i): print(i)
我认为尾调用优化(tail call optimizations)相当整洁，特别是它们解决递归函数如何调用这类基本问题的方式。诸如Haskell和Lisp家族这类函数式语言，以及逻辑语言(Prolog可能是最著名的例子)都强调采用递归的方式思考问题。这些语言通过尾调用优化可以在性能上获得许多好处。
今天我们将学习一种优雅的问题解决方式--递归。 对于它，通常有3个阵营：恨它的、爱它的以及恨了几年后又爱上它。你属于哪一个? 1、递归 递归就是函数自己调用自己，但写递归很容易出错而导致死循环。 循环
在计算机安全领域中，堆溢出和栈溢出是两种常见的安全漏洞，它们都涉及到内存管理问题。本文将深入探讨这两种溢出的概念、原因以及防范措施，以便更好地理解它们的差异。
递归函数 初识递归函数 递归函数的定义：在一个函数里再调用这个函数本身 Python为了考虑保护内存占用情况，有一个递归深度的限制。 探究递归的默认最大深度： def foo(n): print(n) n += 1 foo(n) foo(1) 强制的将递归层数控制在了997，此后会报错，报错只是计算机为了保护内存。当然了，997是python为了我们程序的内存优化所设定的一个默认值，我们当然还可以通过一些手段去修改它： import sys print(sys.setrecursio
第3章 递归 递归 如果使用循环，程序的性能可能更高；如果使用递归，程序可能更容易理解。如何选择要看什么对你来说重要 很多算法都使用了递归，因此理解这种概念很重要 基线条件和递归条件 每个递归函数都有
目录 递归函数 1、定义：函数在运行的过程中，直接和间接调用了自身，就是递归函数 2、递推到回溯的流程图： 递归函数 1、定义：函数在运行的过程中，直接和间接调用了自身，就是递归函数 python默认的最大递归深度为1000次 实例如下： import sys # 获取最大递归深度 print(sys.getrecursionlimit()) # 结果 1000 # 修改最大递归深度为2000 sys.setrecursionlimit(2000) print(sys.getrecurs
递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。
上面函数将调用自身作为其执行体的最后一行代码，且递归调用后没有更多代码，因此可 以将该函数改为尾递归语法。此时，上面函数可改为如下形式
前面深入介绍了如何创建和调用函数。你知道，函数可调用其他函数，但可能让你感到惊讶的是，函数还可调用自己。如果你以前没有遇到这种情况，可能想知道递归是什么意思。简单地说，递归意味着引用（这里是调用）自身。
栈和队列属于逻辑结构中的线性结构，也就是说，栈和队列在本质上就是属于线性表。但是栈和队列与一般的线性表相比，其特殊性就在于它们在元素读取的基本操作上面是不一样的：
数据结构和算法对于程序员来说相当重要，我最近打算学习这一门课程，并以博客的形式记录自己的学习过程和心得，目前暂时从两本书入手，一本是《大话数据结构》，一本书《算法图解》，我先从《算法图解》，这本手开始学习吧。如果你最近也在学习，关注一波，一起学习，一起进步吧~
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return调用另一个函数。
“递归”在生活中的一个典例就是“问路”。如图小哥哥进入电影院后找不到自己的座位，问身边的小姐姐“这是第几排”，小姐姐也不清楚便依次向前询问，问至第一排的观众后依次向后反馈结果，“我是第一排”，“我是第二排”，···，最终确定自己座位所在排数。
尾递归与一般的递归不同在于对内存的占用：普通递归创建stack累积而后计算收缩，尾递归只会占用恒量的内存。
在讲今天的内容之前，我们先来讲一个故事，讲的什么呢？从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚讲故事，讲的什么呢？从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚讲故事，讲的什么呢？从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚讲故事，讲的什么呢？从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚讲故事，讲的什么呢……这个故事你们不喊停我能讲一天！我们说，生活中的例子也能被写成程序，刚刚这个故事，让你们写，你们怎么写呀？
递归是一种解决问题的方法，它从解决问题的各个小部分开始，直到解决最初的大问题。递归通常涉及函数调用自身。
一、递归函数，通俗的说就是函数本身自己调用自己… 如:n!=n(n-1)! 你定义函数f(n)=nf(n-1) 而f(n-1)又是这个定义的函数。。这就是递归
首先，我们来看看什么是汉诺塔吧~记得初知汉诺塔，就是在今年的暑假游览科技馆的时候，里面就有汉诺塔的游戏，当然耐心烦躁的我并没有解决，没想到今日学习c语言还能看见它（捂脸）。
递归是一种强大的问题解决方法，通过将问题分解为子问题并通过调用自身来解决。在本篇博客中，我们将深入了解递归的概念和基本原理，并使用C语言实现一些示例代码。
尾调用（Tail Call）是函数式编程的一个重要概念，本身非常简单，一句话就能说清楚，就是指某个函数的最后一步是调用另一个函数。
说到函数，就不可避免的涉及到作用域问题，JS中把变量作用域分为全局和局部，所有函数均可访问全局变量，局部变量在函数体内使用，其他函数不能调用，并且函数执行完成会被清理。
在 JavaScript 引擎中，最大递归深度会被受限。引擎在最大迭代深度是 10000 及以下时是可靠的，有些引擎可能允许更大的最大深度，但是对于大多数引擎来说， 100000 可能就超出限制了。所以，有一种尾递归的调用方式诞生了，但是目前还没有被完全支持，只能用于简单场景。
1、问题背景 近期，一位 Python 开发者遇到了一个棘手的问题，他在开发过程中编写了一个能够穷举生成具有一定特征的矩阵的递归函数。然而，这个函数在运行时会占用过多的内存，导致服务器内存不足而被终止。
const :加在int前面，用于给一个变量加上一个const(不变的)的属性。这个const的属性表示这个变量的值一旦初始化，就不能再修改了。
堆溢出（Heap Overflow）和栈溢出（Stack Overflow）是两种常见的内存溢出问题，通常发生在内存管理不当或设计不合理的情况下。下面将详细探讨这两种溢出的出现场景以及可能的解决方案。
尾调用（Tail Call）是函数式编程的一个重要概念，本文介绍它的含义和用法。 一、什么是尾调用？ 尾调用的概念非常简单，一句话就能说清楚，就是指某个函数的最后一步是调用另一个函数。 functio
了解什么是递归 ： 在函数中调用自身函数 最大递归深度默认是 997/998 —— 是 python 从内存角度出发做得限制 能看懂递归 能知道递归的应用场景 初识递归 —— 二分法的例子 算法 —— 二分查找算法 三级菜单 —— 递归实现
正常来说，当fn1函数执行完毕之后，其作用域是会被销毁的，然后垃圾回收器会释放那段内存空间。而闭包却很神奇的将fn1的作用域存活了下来，fn2依然持有该作用域的引用，这个引用就是闭包。
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