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这是 Jerry 2021 年的第 12 篇文章，也是汪子熙公众号总共第 283 篇原创文章。
明天是 2021 年 1 月 20 日，看看历史上的明天都产生了什么。
2004 年 1 月 20 日，第一个公开版本的 Scala 公布。
Scala 是一种采纳动态类型零碎的编译型语言，具备很强的可扩展性(Scalability)，这也是其名称的由来。
Scala 设计初衷是集成面向对象编程和函数式编程的各种个性，运行于 JVM 平台上，并兼容已有的 Java 程序。
Jerry 没有在 SAP 规范产品开发中应用过 Scala，只是实现 2015 年公司一个外部培训安排的课程作业中，应用 Scala 在 Spark 上开发了一个最简略的 demo：统计海量英文图书里，计算出应用频率最高的十大单词。
Spark 是一个应用 Scala 编程语言实现的专为大规模数据处理而设计的疾速通用的计算引擎。本文不会探讨 Spark，而是从 Scala 语言里，下图第 11 行的注解 @tailrec 谈起：尾递归(Tail Recursion).
每个程序员对递归的概念都耳熟能详，那什么是尾递归呢？
顾名思义，如果一个函数中递归模式的调用，呈现在函数的开端，且除了该递归调用外，不蕴含其余的运算操作，则咱们称该递归函数是尾递归函数。
本文用阶乘算法来介绍尾递归的概念。
下图红色区域内是阶乘算法的惯例递归实现，蓝色区域是阶乘算法的尾递归实现版本。在惯例递归算法的开端，第 8 行语句(绿色)，除了递归调用 factorial 函数外，还蕴含一个同 n 的乘法操作，所以整个函数 factorial 不能算作尾递归函数。
而尾递归版本中，第 14 行函数开端(黄色)，仅仅蕴含函数自身的递归调用，所以整个函数 tailFactorial 是一个尾递归函数。
尾递归函数存在的意义是什么呢？要答复这个问题，咱们能够先在单步调试模式下，察看惯例递归函数的执行过程。
咱们首先应用惯例递归函数，计算 5 的阶乘。
输出参数 n 为 5，执行到第 7 行，5 的阶乘等于 5 乘以 4 的阶乘。单步调试进去，输出参数 n = 5, 进入第 7 行，筹备执行 5 * factorial(4) .
留神察看下图的 Call Stack 列表，此时咱们曾经有两个 factorial 函数的调用栈帧了。
什么是栈帧？温习一下大学计算机原理学到的常识：在函数执行过程中，每一个函数调用都会把以后函数的调用信息和外部变量保留在栈外面，称为一个栈帧(Stack Frame).
其中下图序号为 1 的栈帧，保留了 n = 5 的计算上下文；序号为 2 的栈帧即以后最顶层的栈帧，保留了 n = 4 的计算上下文。
因为只有当 n = 1 时递归才会完结，而以后 n = 4，所以持续单步调试第 7 行：又生成了一个 n = 3 的栈帧：
n = 2：
终于咱们来到了 n = 1 的上下文。看下图 Call Stack 里的栈帧列表，最顶层的栈帧代表以后 n = 1 的计算上下文。此时咱们曾经晓得 n = 1 的阶乘后果如何计算了，即为 1 自身。
第 5 行代码返回 1 的阶乘计算结果 1，这行语句返回之后，以后序号为 5 的栈帧就会被销毁，行将回到下一层序号为 4 的栈帧去。
此时只剩 4 个栈帧了，最顶层代表 n = 2 的栈帧。因为当初 1 的阶乘后果曾经进去了，所以 2 的阶乘后果也能计算了，为 2 乘以 1.
2 的阶乘返回后，当初只剩 3 个栈帧，最顶层为 n = 3 的计算上下文。3 的阶乘也能计算了，为 3 乘以前一个栈帧返回的计算结果，即 2 的阶乘后果，所以最初为 3 × 2 = 6. 如下图所示：
4 的阶乘计算，此时只剩两个栈帧：
5 的计算结果，回到最后最先被压到堆栈底部的 n = 5 的栈帧。计算结束，5 的阶乘为 120.
是不是体现出了《数据结构》教科书上对于栈“先进后出”的工作原理？
上面再来看看用尾递归实现的阶乘。
下图第 20 行语句是以尾递归形式计算 5 的阶乘入口，调用尾递归函数 tailFactorial，留神函数的第二个输出参数 total，这个参数用于存储以后阶乘的计算结果。
这个尾递归函数的完结条件是，当第一个输出参数 n 为 1 时，就把第二个输出参数的值，作为阶乘运算的最终后果返回。第二个参数实际上寄存的，是以后递归调用的阶乘计算结果。
当 n 大于 1 时，递归尚未满足退出条件，此时首先将 n 和以后的阶乘计算结果 (变量 total) 相乘，将乘积作为第二个输出参数，传递到下一层递归调用的栈帧中去。
下图是 tailFactorial 函数外部，行将进入第一轮递归调用的栈帧：
第一轮递归调用的栈帧外部，序号为 2.
留神，此时序号为 1 的栈帧曾经齐全不再须要了，因为咱们持续进行递归调用的所需信息，都曾经蕴含在第 16 行 tailFactorial 调用的两个输出参数里了，此时 n 为上一层递归调用传入的 5 – 1 = 4，total 为上一轮传入的 5 × 1 = 5. 进行下一轮递归调用，两个输出参数的值别离是 4 – 1 = 3 和 4 * 5 = 20.
进入第三层递归调用，此时输出参数 n = 3，total = 20，均为上一层调用传入。
留神，下图标号为 1 和 2 的两个栈帧，实际上不再须要了，因为要持续进行递归调用的所有输出信息，都曾经存储在标号为 3 的栈帧里了：
n = 2，total = 60，同理，标号为 1，2，3 的栈帧都不再须要了。
n = 1，total = 120，终于计算完结了！这就是 5 的阶乘，如何通过尾递归的形式计算出来的全过程。
咱们在标号为 5 的栈帧里失去了最终的后果，而此时尽管栈帧 1～4 还存在，但实际上曾经毫无用处了。
因为依照尾递归版本的阶乘实现，每一轮阶乘的递归计算后果，曾经通过第二个参数 total 保留了下来，因而没有必要再用一个残缺的栈帧，去保留以后这轮递归计算的函数调用上下文了。这就引出了所谓“尾递归优化”的概念：
When a compiler detects a call that is tail recursive, it overwrites the current activation record instead of pushing a new one onto the stack. The compiler can do this because the recursive call is the last statement to be executed in the current activation; thus, there is nothing left to do in the activation when the call returns. Consequently, there is no reason to keep the current activation around. By replacing the current activation record instead of stacking another one on top of it, stack usage is greatly reduced, which leads to better performance in practice. Thus, we should make recursive functions tail recursive whenever we can.
https://www.oreilly.com/libra…
上述文字粗心如下：
当 (C 语言) 编译器检测到尾递归调用时，并不会创立新的栈帧并压入栈中，而是用新的栈帧笼罩掉以后处于激活状态的栈帧。编译器之所以可能这样做，是因为尾递归函数里，递归调用是以后栈帧里最初一个须要执行的函数调用。被笼罩掉的栈帧自身毫无用处，不须要再保留。采纳栈帧笼罩，而不是新建栈帧的形式，极大水平上缩小了栈帧的个数，进步了递归函数的执行性能。因而，应该尽可能地去尝试应用尾递归形式实现递归函数。
一个理论的性能比拟例子：计算 20 的阶乘，二者的性能有微小差别：一般递归实现须要 10 毫秒，而尾递归实现仅仅须要不到 1 毫秒的工夫。
留神：一个递归函数是否用尾递归形式实现，和它是否享受运行时的尾递归优化，二者不是一回事，后者须要编译器的反对。
利用开发人员通过 Scala 提供的 @tailrec 注解，通知编译器，对注解润饰的办法进行尾递归优化：
如果优化失败，或者被润饰的办法基本就不是一个尾递归函数，则编译器报错：
could not optimize @tailrec annotated method fibonacci: it contains a recursive call not in tail position
用 ABAP 实现尾递归版本的阶乘运算：
至于 ABAP 编译器是否反对尾递归优化？我没有钻研过，我只是感觉，尾递归优化并不能算是 ABAP 编译器必须实现的需要之一。
心愿本文能帮忙大家对尾递归优化这个概念有一个最根本的意识，感激浏览。
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