迎接ECMAScript 6, 使用尾递归

深入理解尾递归及其在JavaScript中的应用
本文深入探讨了尾调用的概念,并通过实例展示了如何在JavaScript中利用尾递归来优化求和函数,避免堆栈溢出,提高代码效率。文章还介绍了尾递归在JavaScript中的潜在优化,以及如何通过实际案例实现文件名提取的高效操作。

尾调用,是指函数内部的最后一个动作是函数调用。该调用的返回值,直接返回给函数。

Example:

function sum(x) {
    return sum(x + 1);
}

这里的 sum() 内部的 sum 就是属于尾调用,ta 所返回的值直接返回给调用 ta 的上层 sum() 函数。

function sum(x) {
    return 1 + sum(x + 1);
}

这里的 sum() 内部的 sum 就不属于尾调用,ta 所返回的值在返回给调用 ta 的上层 sum() 函数之前,需要先跟 1 计算和,然后再返回。

尾调用和非尾调用有什么差异?

编写一个求和函数,有大致3种方式:

  1. 循环

    function sum(x) {
        var result = x;
        while (x >= 1) {
            result += --x;
        }
        return result;
    }
    

    循环自然是速度和性能最好的,但是在编写复杂的代码时,循环往往模块化很差,可读性很差,而且无法体现数学上的描述。

  2. 普通递归

    function sum(x) {
        if (x === 1) {
            return 1;
        }
        return x + sum(--x);
    }
    

    普通递归时,内存需要记录调用的堆栈所出的深度和位置信息。在最底层计算返回值,再根据记录的信息,跳回上一层级计算,然后再跳回更高一层,依次运行,直到最外层的调用函数。在cpu计算和内存会消耗很多,而且当深度过大时,会出现堆栈溢出。

    比如,计算 sum(5) 的时候,其计算过程是这样的:

    sum(5)
    (5 + sum(4))
    (5 + (4 + sum(3)))
    (5 + (4 + (3 + sum(2))))
    (5 + (4 + (3 + (2 + sum(1)))))
    (5 + (4 + (3 + (2 + 1))))
    (5 + (4 + (3 + 3)))
    (5 + (4 + 6))
    (5 + 10)
    15
    

    在计算的过程中,堆栈一直不停的记录每一层次的详细信息,以确保该层次的操作完成,能返回到上一层次。

    通过尾递归,可以取消过多的堆栈记录,而只记录最外层和当前层的信息,完成计算后,立刻返回到最上层。从而减少 cpu 计算和内存消耗。

  3. 尾递归

    function sum(x, total) {
        if (x === 1) {
            return x + total;
        }
        return sum(--x, x + total);
    }
    

    这个函数更具有数学描述性:

    • 如果输入值是1 => 当前计算数1 + 上一次计算的和total
    • 如果输入值是x => 当前计算数x + 上一次计算的和total

    计算 sum(5, 0)的时候,其过程是这样的:

    sum(5, 0)
    sum(4, 5)
    sum(3, 9)
    sum(2, 12)
    sum(1, 14)
    15
    

    整个计算过程是线性的,调用一次 sum(x, total) 后,会进入下一个栈,相关的数据信息和跟随进入,不再放在堆栈上保存。当计算完最后的值之后,直接返回到最上层的 sum(5,0)

    这能有效的防止堆栈溢出。

而且最happy的是,在ECMAScript 6,我们将迎来尾递归优化,享受只有LISP
HASKELL这些古典函数式语言才拥有的能力。通过尾递归优化,javascript代码在解释成机器码的时候,将会向while看起,也就是说,同时拥有数学表达能力和while的效能。

使用尾递归

这里有一个使用尾递归提取绝对文件名的例子,可以来展示下尾递归的魅力。这个函数需要输入一个(或几个)目录名和当前所在的文件位置,然后会递归提取目录下的所有文件名,放入一个栈中。

var FS = require('fs');
var PATH = require('path');

function readSync(paths, i) {
    if (i >= 0 && i < paths.length) {
        var stats = FS.statSync(paths[i]);
        if (stats.isFile()) {
            return readSync(paths, ++i);
        } else if (stats.isDirectory()) {
            var newPaths = FS.readdirSync(paths[i]).map(function (path) {
                return PATH.join(paths[i],path);
            });
            return readSync(paths.slice(0, i).concat(newPaths, 
                                                     paths.slice(i + 1)), 
                            i);
        } else {
            return readSync(paths.slice(0, i).concat(paths.slice(i + 1)), 
                            i);
        }
    } else {
        return paths;
    }
}

测试一下,这个函数可以在服务器启动时,提取某一个(或者几个)目录内的所有文件,然后用于编译或者是其他的操作。

readSync([PATH.join(__dirname, './tpls')], 0).forEach(function (path) {
    console.log(path);
});
readSync([PATH.join(__dirname, './tpls'), PATH.join(__dirname, './pages')], 0).forEach(function (path) {
    console.log(path);
});

文章来源:http://www.jianshu.com/p/269ba1ba1644

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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