Java8使用lambda实现Java的尾递归

时间：2022-06-29 01:07:43 编辑：袖梨来源：一聚教程网

本篇介绍的不是什么新知识，而是对前面讲解的一些知识的综合运用。众所周知，递归是解决复杂问题的一个很有效的方式，也是函数式语言的核心，在一些函数式语言中，是没有迭代与while这种概念的，因为此类的循环通通可以用递归来实现，这类语言的编译器都对递归的尾递归形式进行了优化，而Java的编译器并没有这样的优化，本篇就要完成这样一个对于尾递归的优化。

什么是尾递归

本篇将使用递归中最简单的阶乘计算来作为例子

递归实现

 /**
 * 阶乘计算 -- 递归解决
 *
 * @param number 当前阶乘需要计算的数值
 * @return number!
 */
 public static int factorialRecursion(final int number) {
 if (number == 1) return number;
 else return number * factorialRecursion(number - 1);
 }

这种方法计算阶乘比较大的数很容易就栈溢出了，原因是每次调用下一轮递归的时候在栈中都需要保存之前的变量，所以整个栈结构类似是这样的

5
4
    3
      2
        1
------------------->

栈的深度

在没有递归到底之前，那些中间变量会一直保存着，因此每一次递归都需要开辟一个新的栈空间

尾递归实现

任何递归的尾递归版本都十分简单，分析上面栈溢出的原因就是在每次return的时候都会附带一个变量，因此只需要在return的时候不附带这个变量即可。说起来简单，该怎么做呢?其实也很容易，我们使用一个参数来保存上一轮递归的结果，这样就可以了，因此尾递归的阶乘实现应该是这样的代码。

 /**
 * 阶乘计算 -- 尾递归解决
 *
 * @param factorial 上一轮递归保存的值
 * @param number 当前阶乘需要计算的数值
 * @return number!
 */
 public static int factorialTailRecursion(final int factorial, final int number) {
 if (number == 1) return factorial;
 else return factorialTailRecursion(factorial * number, number - 1);
 }

使用一个factorial变量保存上一轮阶乘计算出的数值,这样return的时候就无需保存变量,整个的计算过程是
(5*4)20 -> (20*3) 60 -> (60*2) 120 -> return 120

这样子通过每轮递归结束后刷新当前的栈空间，复用了栈，就克服了递归的栈溢出问题，像这样的return后面不附带任何变量的递归写法，也就是递归发生在函数最尾部,我们称之为'尾递归'。

使用lambda实现编译器的优化

很显然，如果事情这么简单的话，这篇文章也就结束了，和lambda也没啥关系 :) 然而当你调用上文的尾递归写法之后，发现并没有什么作用，该栈溢出的还是会栈溢出，其实原因我在开头就已经说了，尾递归这样的写法本身并不会有什么用，依赖的是编译器对尾递归写法的优化，在很多语言中编译器都对尾递归有优化，然而这些语言中并不包括java，因此在这里我们使用lambda的懒加载(惰性求值)机制来延迟递归的调用，从而实现栈帧的复用。

设计尾递归的接口

因此我们需要设计一个这样的函数接口来代替递归中的栈帧，通过apply这个函数方法(取名叫apply是因为该方法的参数是一个栈帧，返回值也是一个栈帧,类比function接口的apply)完成每个栈帧之间的连接，除此之外，我们栈帧还需要定义几个方法来丰富这个尾递归的接口。

apply（连接栈帧，惰性求值）
判断递归是否结束
得到递归最后的结果
执行递归(及早求值)

根据上面的几条定义,设计出如下的尾递归接口

/**
 * 尾递归函数接口
 * @author : martrix
 */
@FunctionalInterface
public interface TailRecursion {
 /**
 * 用于递归栈帧之间的连接,惰性求值
 * @return 下一个递归栈帧
 */
 TailRecursion apply();
 /**
 * 判断当前递归是否结束
 * @return 默认为false,因为正常的递归过程中都还未结束
 */
 default boolean isFinished(){
 return false;
 }
 /**
 * 获得递归结果,只有在递归结束才能调用,这里默认给出异常,通过工具类的重写来获得值
 * @return 递归最终结果
 */
 default T getResult() {
 throw new Error("递归还没有结束,调用获得结果异常!");
 }
 /**
 * 及早求值,执行者一系列的递归,因为栈帧只有一个,所以使用findFirst获得最终的栈帧,接着调用getResult方法获得最终递归值
 * @return 及早求值,获得最终递归结果
 */
 default T invoke() {
 return Stream.iterate(this, TailRecursion::apply)
  .filter(TailRecursion::isFinished)
  .findFirst()
  .get()
  .getResult();
 }
}

设计对外统一的尾递归包装类

为了达到可以复用的效果,这里设计一个尾递归的包装类,目的是用于对外统一方法,使得需要尾递归的调用同样的方法即可完成尾递归,不需要考虑内部实现细节，因为所有的递归方法无非只有2类类型的元素组成,一个是怎样调用下次递归,另外一个是递归的终止条件，因此包装方法
设计为以下两个

调用下次递归

结束本轮递归

代码如下

/**
 * 使用尾递归的类,目的是对外统一方法
 *
 * @author : Matrix
 */
public class TailInvoke {
 /**
 * 统一结构的方法,获得当前递归的下一个递归
 *
 * @param nextFrame 下一个递归
 * @param  T
 * @return 下一个递归
 */
 public static  TailRecursion call(final TailRecursion nextFrame) {
 return nextFrame;
 }
 /**
 * 结束当前递归，重写对应的默认方法的值,完成状态改为true,设置最终返回结果,设置非法递归调用
 *
 * @param value 最终递归值
 * @param  T
 * @return 一个isFinished状态true的尾递归, 外部通过调用接口的invoke方法及早求值, 启动递归求值。
 */
 public static  TailRecursion done(T value) {
 return new TailRecursion() {
  @Override
  public TailRecursion apply() {
  throw new Error("递归已经结束,非法调用apply方法");
  }
  @Override
  public boolean isFinished() {
  return true;
  }
  @Override
  public T getResult() {
  return value;
  }
 };
 }
}

完成阶乘的尾递归函数

通过使用上面的尾递归接口与包装类,只需要调用包装了call与done就可以很轻易的写出尾递归函数,代码如下

 /**
 * 阶乘计算 -- 使用尾递归接口完成
 * @param factorial 当前递归栈的结果值
 * @param number 下一个递归需要计算的值
 * @return 尾递归接口,调用invoke启动及早求值获得结果
 */
 public static TailRecursion factorialTailRecursion(final int factorial, final int number) {
 if (number == 1)
  return TailInvoke.done(factorial);
 else
  return TailInvoke.call(() -> factorialTailRecursion(factorial + number, number - 1));
 }

通过观察发现,和原先预想的尾递归方法几乎一模一样,只是使用包装类的call与done方法来表示递归的调用与结束

预想的尾递归

/**
 * 阶乘计算 -- 尾递归解决
 *
 * @param factorial 上一轮递归保存的值
 * @param number 当前阶乘需要计算的数值
 * @return number!
 */
 public static int factorialTailRecursion(final int factorial, final int number) {
 if (number == 1) return factorial;
 else return factorialTailRecursion(factorial * number, number - 1);
 }

测试尾递归函数

这里作一个说明,因为阶乘的计算如果要计算到栈溢出一般情况下Java的数据类型需要使用BigInteger来包装,为了简化代码，这里的测试仅仅是是测试栈会不会溢出的问题,因此我们将操作符的*改成+这样修改的结果仅仅是结果变小了,但是栈的深度却没有改变。测试代码如下

首先测试深度为10W的普通递归

测试代码

 @Test
 public void testRec() {
 System.out.println(factorialRecursion(100_000));
 }

理所当然的栈溢出了

java.lang.StackOverflowError
 at test.Factorial.factorialRecursion(Factorial.java:20)
 at test.Factorial.factorialRecursion(Factorial.java:20)
 at test.Factorial.factorialRecursion(Factorial.java:20)
 at test.Factorial.factorialRecursion(Factorial.java:20)
 at test.Factorial.factorialRecursion(Factorial.java:20)
Process finished with exit code -1

这里我们测试1000W栈帧的尾递归

尾递归代码

 public static TailRecursion factorialTailRecursion(final long factorial, final long number) {
 if (number == 1)
  return TailInvoke.done(factorial);
 else
  return TailInvoke.call(() -> factorialTailRecursion(factorial + number, number - 1));
 }

测试代码

 @Test
 public void testTailRec() {
 System.out.println(factorialTailRecursion(1,10_000_000).invoke());
 }

发现结果运转良好

50000005000000
Process finished with exit code 0

由于阶乘的计算一般初始值都为1,所以再进一步包装一下,将初始值设置为1

 public static long factorial(final long number) {
 return factorialTailRecursion(1, number).invoke();
 }

最终调用代码如下,完全屏蔽了尾递归的实现细节

 @Test
 public void testTailRec() {
 System.out.println(factorial(10)); //结果为 3628800
 }

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