函数式JavaScript_递归与尾调用优化

递归是函数调用自身解决可分解问题的方法，包含基础情况和递归情况，常用于阶乘、斐波那契数列等计算，但可能引发调用栈溢出。

递归是函数式编程中的核心概念之一，它指的是函数调用自身来解决一个可以分解为更小同类问题的计算任务。在 JavaScript 中，递归常用于处理树形结构、阶乘、斐波那契数列等问题。但如果不加优化，递归可能导致调用栈溢出。尾调用优化（Tail Call Optimization, TCO）正是为了解决这个问题而设计的。

什么是递归？

递归函数通过将大问题拆解为相同类型的子问题来求解。它必须包含两个关键部分：基础情况（base case）和递归情况（recursive case）。

以计算阶乘为例：

这个函数在每次调用时都会在调用栈中保留一个帧，直到达到基础情况。当 n 很大时，可能会触发“Maximum call stack size exceeded”错误。

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尾调用与尾调用优化

尾调用是指函数的最后一步操作是调用另一个函数（包括自身）。如果这个调用是尾递归（即递归调用在尾位置），并且语言或引擎支持尾调用优化，那么就可以重用当前的栈帧，避免栈增长。

上面的 factorial 函数不是尾递归，因为最后的操作是乘法：n * factorial(...)，而不是直接返回函数调用。

改写为尾递归形式：

现在，factorial(n - 1, n * acc) 是函数的唯一返回语句，处于尾位置。理论上，这可以被优化为循环，从而节省内存。

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JavaScript 中的尾调用支持现状

ES6 标准确实引入了尾调用优化的规范要求，但实际支持非常有限。目前只有 Safari 的 JavaScriptCore 引擎在严格模式下实现了 TCO。主流浏览器如 Chrome 和 Firefox 出于调试和堆栈可读性的考虑，尚未全面启用。

这意味着即使你写了尾递归代码，在大多数环境中仍然可能遇到栈溢出。

验证是否支持 TCO 的简单方式：

实际开发中的替代方案

由于 TCO 支持不可靠，函数式 JavaScript 开发者通常采用以下策略：

• 使用循环代替递归，尤其是在性能敏感场景
• 借助库如 lodash 或 ramda 提供的递归安全函数
• 手动实现蹦床（trampoline）机制来模拟尾调用优化

蹦床的基本思路是让递归函数返回一个 thunk（函数），由外部循环不断执行，直到结果不再是函数：

这种方式能防止栈溢出，但牺牲了一定的执行速度。

基本上就这些。虽然 JavaScript 的尾调用优化尚未普及，理解其原理仍有助于写出更清晰、更接近函数式风格的代码。在实际项目中，根据环境和需求选择递归或迭代，才是稳妥做法。

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