递归的编译优化(2)

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　　作者：窗户

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　　E-mail：6679072@qq.com

　　本章接着上次的话题，继续讨论递归的编译优化问题。

　　注: 里面只是用Python来描述，以方便说明，内容是通用的。

　　先从尾递归开始讲起，然后讲到尾调用，再讲到更一般的情况。当然，本节的函数都是不带副作用的，也就是不影响外部状态，是数学意义上的函数。

　　尾递归

　　所谓尾递归，就是虽然是递归的形式，自身调用自身，并且和其他递归形式不一样，尾递归最终是完全转换成了自身的函数调用。

　　比如，我们计算 $\\sum_{i=1}\^{n}i$

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def sum(r, n):
    if n == 0:
        return r
    return sum(r+n, n-1)

　　然后我们用sum(0, n)来计算求和，这里求sum(r, n)要么归结为返回最终结果，要么归结于另外一组参数的sum调用，所以为尾递归。

　　递归的计算

　　先从Fibonacci数列说起

复制代码

def fib(n):
    if n < 3:
        return 1
    return fib(n-1) + fib(n-2)

　　运行程序，解释器解释的时候需要事先给定一个运行栈，栈里每一层放置当前函数调用所运行位置、局部变量、过程中结果，用来作函数调用、返回时的上下文切换。

　　改写一下上面的代码，以便于统一上面的局部变量和过程中结果，从而便于说明。

复制代码

def fib(n):
    if n < 3:
        return 1
    a = fib(n-1)
    b = fib(n-2)
    ret = a + b
    return ret

　　简单起见，fib的运行位置涉及到函数退出或函数调用，从而切换函数执行的地方有如下几个:

　　start(刚进入函数)

　　return_1(return 1的位置，准备返回函数)

　　cal_fib_n_1(正在计算fib(n-1))

　　cal_fib_n_2(正在计算fib(n-2))

　　return_ret(计算完fib(n-1)+fib(n-2)，准备返回)

　　我们现在来分析解释器去执行fib(5)的时候，整体的计算过程。

　　我们的运行栈中每一个元素是一个(函数，运行位置，变量列表)的三元组，栈顶是当前正在做的计算

　　最开始栈是

　　{(fib, start, $n=5$ )}

　　假设栈的增长方向往右，那么接着的计算顺序是

　　{(fib, start, $n=5$ )}

　　{(fib, call_fib_n_1, $n=5$ ), (fib, start, $n=4$ )}

　　{(fib, call_fib_n_1, $n=5$ ), (fib, call_fib_n_1, $n=4$ ), (fib, start, $n=3$ )}

　　{(fib, call_fib_n_1, $n=5$ ), (fib, call_fib_n_1, $n=4$ ), (fib, call_fib_n_1, $n=3$ ), (fib, start, $n=2$ )}

　　{(fib, call_fib_n_1, $n=5$ ), (fib, call_fib_n_1, $n=4$ ), (fib, call_fib_n_1, $n=3$ ), (fib, return_1, $n=2$ )}

　　{(fib, call_fib_n_1, $n=5$ ), (fib, call_fib_n_1, $n=4$ ), (fib, call_fib_n_2, $n=3, a=1$ )}

　　{(fib, call_fib_n_1, $n=5$ ), (fib, call_fib_n_1, $n=4$ ), (fib, call_fib_n_2, $n=3, a=1$ ), (fib, start, $n=1$ )}

　　{(fib, call_fib_n_1, $n=5$ ), (fib, call_fib_n_1, $n=4$ ), (fib, call_fib_n_2, $n=3, a=1$ ), (fib, return_1, $n=1$ )}

　　{(fib, call_fib_n_1, $n=5$ ), (fib, call_fib_n_1, $n=4$ ), (fib, return_ret, $n=3, a=1, b=1, ret=2$ )}

　　{(fib, call_fib_n_1, $n=5$ ), (fib, call_fib_n_2, $n=4, a=2$ )}

　　{(fib, call_fib_n_1, $n=5$ ), (fib, call_fib_n_2, $n=4, a=2$ ), (fib, start, $n=2$ )}

　　{(fib, call_fib_n_1, $n=5$ ), (fib, call_fib_n_2, $n=4, a=2$ ), (fib, return_1, $n=2$ )}

　　{(fib, call_fib_n_1, $n=5$ ), (fib, return_ret, $n=4, a=2, b=1, ret=3$ )}

　　{(fib, call_fib_n_2, $n=5, a=3$ )}

　　{(fib, call_fib_n_2, $n=5, a=3$ ), (fib, start, $n=3$ )}

　　{(fib, call_fib_n_2, $n=5, a=3$ ), (fib, call_fib_n_1, $n=3$ )}

　　{(fib, call_fib_n_2, $n=5, a=3$ ), (fib, call_fib_n_1, $n=3$ ), (fib, start, $n=2$ )}

　　{(fib, call_fib_n_2, $n=5, a=3$ ), (fib, call_fib_n_1, $n=3$ ), (fib, return_1, $n=2$ )}

　　{(fib, call_fib_n_2, $n=5, a=3$ ), (fib, call_fib_n_2, $n=3, a=1$ )}

　　{(fib, call_fib_n_2, $n=5, a=3$ ), (fib, call_fib_n_2, $n=3, a=1$ ), (fib, start, $n=1$ )}

　　{(fib, call_fib_n_2, $n=5, a=3$ ), (fib, call_fib_n_2, $n=3, a=1$ ), (fib, return_1, $n=1$ )}

　　{(fib, call_fib_n_2, $n=5, a=3$ ), (fib, return_ret, $n=3, a=1, b=1, ret=2$ )}

　　{(fib, return_ret, $n=5, a=3, b=2, ret=5$ )}

　　综上，我们可以叫它树递归，因为它的递归最终像一棵树一样，以上还只是对于n=5的时候，如果n=10,规模则庞大的多。上一节我们已经说到了。

　　我们本节不考虑树递归的优化。

　　尾递归优化

　　回头来，我们对于刚才那个sum函数来看看递归栈的变化，我们在这里重新写一下该函数

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def sum(r, n):
    if n == 0:
        return r
    return sum(r+n, n-1)

　　它一共可以有四个切换的地方:

　　start(进入函数)

　　return_r(执行return r)

　　call_sum(调用sum(r+n, n-1))

　　return_sum(执行第二个return)

　　我们来看看sum(0,5)的运行栈，最开始的时候是

　　{(sum, start, $r=0, n=5$ )}

　　接下来

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, start, $r=5, n=4$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, call_sum, $r=5, n=4$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, call_sum, $r=5, n=4$ ), (sum, start, $r=9, n=3$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, call_sum, $r=5, n=4$ ), (sum, call_sum, $r=9, n=3$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, call_sum, $r=5, n=4$ ), (sum, call_sum, $r=9, n=3$ ), (sum, start, $r=12, n=2$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, call_sum, $r=5, n=4$ ), (sum, call_sum, $r=9, n=3$ ), (sum, call_sum, $r=12, n=2$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, call_sum, $r=5, n=4$ ), (sum, call_sum, $r=9, n=3$ ), (sum, call_sum, $r=12, n=2$ ), (sum, start, $r=14, n=1$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, call_sum, $r=5, n=4$ ), (sum, call_sum, $r=9, n=3$ ), (sum, call_sum, $r=12, n=2$ ), (sum, call_sum, $r=14, n=1$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, call_sum, $r=5, n=4$ ), (sum, call_sum, $r=9, n=3$ ), (sum, call_sum, $r=12, n=2$ ), (sum, call_sum, $r=14, n=1$ ), (sum, start, $r=15, n=0$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, call_sum, $r=5, n=4$ ), (sum, call_sum, $r=9, n=3$ ), (sum, call_sum, $r=12, n=2$ ), (sum, call_sum, $r=14, n=1$ ), (sum, return_r, $r=15, n=0$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, call_sum, $r=5, n=4$ ), (sum, call_sum, $r=9, n=3$ ), (sum, call_sum, $r=12, n=2$ ), (sum, return_sum, $r=14, n=1, return_sum_value=15$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, call_sum, $r=5, n=4$ ), (sum, call_sum, $r=9, n=3$ ), (sum, return_sum, $r=12, n=2, return_sum_value=15$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, call_sum, $r=5, n=4$ ), (sum, return_sum, $r=9, n=3, return_sum_value=15$ )}

　　{(sum, call_sum, $r=0, n=5$ ), (sum, return_sum, $r=5, n=4, return_sum_value=15$ )}

　　{(sum, return_sum, $r=0, n=5, return_sum_value=15$ )}

　　它的特点是在计算过程中，栈的长度先是一直增长，等到第一个返回出现的时候，一路都是返回，栈的长度是一直减少。

　　用过程的步数（也就是上面过程的高度）来代表计算复杂度，那么，也就是说它的计算复杂度与递归深度是一样的，这和树递归非常不一样，之前的斐波那契数列的递归，对于fib(n)的计算，栈深度是n的线性级别，可计算复杂度却是n的指数级别。

　　栈的长度关系到空间复杂度，我们其实没有必要维护这样一个栈，

　　于是我们灵机一动，换个思路，尾递归不就是不断在改变函数的自变量直到符合条件退出吗？

　　r=0, n=5

　　r=5, n=4

　　r=9, n=3

　　r=12, n=2

　　r=14, n=1

　　r=15, n=0

　　n=0符合退出条件，返回15

　　于是这就可以是循环要做的事情啊

　　一般性的考虑尾递归转换为循环，可以如下：

　　所有尾递归发生的地方都当成是修改自变量，然后整个函数体前面加上循环。

　　比如如下这样的函数是个尾递归，为了问题简单化一点，s只有一个参数，实际上多参数函数只需要传入参数改为多参数的tuple，就可以改为单参数函数。

　　例子中所有的函数cond1、cond2、cond3、t、t2都是随便可以替代的，分支个数什么的都可以更改。

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def func(s):
    if cond1(s):
        retrurn f(s)
    elif cond2(s):
        return func(t(s))
    elif cond3(s):
        retrurn f2(s)
    else:
        return func(t2(s))

　　变形为:

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def func_circle(s):
    while True:
        if cond1(s):
            retrurn f(s)
        elif cond2(s):
            return func(t(s))
        elif cond3(s):
            retrurn f2(s)
        else:
            return func(t2(s))

　　再将所有的尾递归发生的地方改为对参数的改变(也是是看成是状态改变)

复制代码

def func_circle(s):
    while True:
        if cond1(s):
            retrurn f(s)
        elif cond2(s):
            #return func(t(s))
            s = t(s)
        elif cond3(s):
            retrurn f2(s)
        else:
            #return func(t2(s))
            s = t2(s)

　　以上就改完了，

　　对于之前sum函数，我们也来这样变动一下:

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def sum(r, n):
    if n == 0:
        return r
    return sum(r+n, n-1)

　　套上死循环，注意最后改成else

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def sum_circle(r, n):
    while True:
        if n == 0:
            return r
        else:
            return sum(r+n, n-1)

　　再把尾递归的地方改为状态转换

复制代码

def sum_circle(r, n):
    while True:
        if n == 0:
            return r
        else:
            r, n = (r+n, n-1)

　　上面就转换成功了。

　　尾调用优化

　　我们来看一个C语言的例子

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//even.c
#include <stdint.h>
int is_odd(uint64_t n);
int is_even(uint64_t n) {
    if (n == (uint64_t)0) {
        return 1;
    }
    return is_odd(n - (uint64_t)1);
}

//odd.c
#include <stdint.h>
int is_even(uint64_t n);
int is_odd(uint64_t n) {
    if (n == (uint64_t)0) {
        return 0;
    }
    return is_even(n - (uint64_t)1);
}

//test.c
#include <stdint.h>
#include <stdio.h>
int is_even(uint64_t n);
int main() {
    uint64_t x = (uint64_t)10000000000ull;
    if (is_even(x)) {
        printf("%llu is even\n", (unsigned long long)x);
    } else {
        printf("%llu is not even\n", (unsigned long long)x);
    }
    return 0;
}

　　以上是三个C文件，其实就是判断偶数的is_even和判断奇数的is_odd互相递归，先单独编译成o文件，再链接为可执行文件。

复制代码

gcc -c even.c -o even.o
gcc -c odd.c -o odd.o
gcc -c test.c -o test.o
gcc even.o odd.o test.o -o a.out

　　执行a.out发现崩溃，符合我们的逾期，它有非常长的运行栈，甚至超过我电脑内存，必然会爆掉。

　　但我们加上-O2优化编译再链接

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gcc -O2 -c even.c -o even.o
gcc -O2 -c odd.c -o odd.o
gcc -O2 -c test.c -o test.o
gcc even.o odd.o test.o -o a.out

　　此时执行a.out发现过了几秒之后，打印出

　　10000000000 is even

　　可能会有点疑惑，因为三个文件是单独编译的，之后链接并不存在整体优化，也就是一直无法串通。而is_even和is_odd互相不知道对方是干嘛的。

　　脑洞大开一下，是不是编译器通过名字猜出功能？

　　好吧，虽然想法离谱，但还是试试，把is_even和is_odd名字改成谁也猜不明白的样子，把printf里的内容写成乱码，再做一遍，依然如此，没有崩溃。

　　其实，我们观察一下这里is_even和is_odd的实现，发现它和尾递归很像，它除了彻底退出之外，会全部转化为调用另外一个函数，而尾递归是全部转化为调用自身。

　　我们可以这样想，当转化为另一个调用的时候，原来函数的任何自变量已经没有存在的意义，那么直接覆盖掉就行了。

　　is_even(100)

　　is_odd(99)

　　is_even(98)

　　is_odd(97)

　　...

　　这样一路算下去即可，所以我们只需要保留一组函数调用的状态就可以了，完全不需要压栈。

　　这样调用方式叫尾调用，是比尾递归更一般的形式。

　　当函数判断到自己存在尾调用的地方，直接从运行栈上把自己的那部分弹出，修改成新的函数然后压入即可。如此，就不会在反复调用的时候导致栈不断增长。

　　更一般的情况

　　我们来考虑阶乘，定义

　　 $n!=\\prod_{i=1}\^{n}{i}$

　　用尾递归实现:

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def factorial(n):
    def factorial_iter(r, n):
        if n == 0:
            return r
        return factorial_iter(r * n, n - 1)
    return factorial_iter(1, n)

　　但很容易就写成以下的写法，

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def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    return factorial(n - 1) * n

　　以上这一段不是尾递归/尾调用，因为它不是完全转化为一个函数调用，这样的写法一般情况下执行会拖着一个运行栈。

　　这一段代码符合以下：

复制代码

def func(s):
    if cond(s):
        return f(s)
    else:
        return g(func(t(s)), s)

　　其中cond、f、g、t都是函数，实际上，上面最后一段阶乘写法，换成这样写可以是

复制代码

def factorial(n):
    if (lambda n : n == 0)(n):
        return (lambda n : 1)(n)
    else:
        return (lambda a, b : a * b)(factorial((lambda n : n - 1)(n)), n)

　　也就是，这里

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cond = lambda n : n == 0
f = lambda n : 1
g = lambda a, b : a * b
t = lambda n : n - 1

　　我们看看这样的写法能不能有机会优化

　　计算过程也是一开始一直计算func的参数

　　func(s)

　　g(func(t(s)), s)

　　g(g(func(t(t(s))), t(s)), s)

　　g(g(g(func(t(t(t(s)))), t(t(s))), t(s)), s)

　　g(g(g(g(func(t(t(t(t(s))))), t(t(t(s)))), t(t(s))), t(s)), s)

　　...

　　直到发现一个 $t\^n(s)$ 满足cond，然后从最里层一层层的计算出来

　　但此时最里一层是 $g(f(t\^n(s)), t\^(n-1)(s))$

　　虽然 $t\^n(s)$ 我们现在是知道了，但通过 $t\^n(s)$ 推出 $t\^(n-1)(s)$ 需要t函数存在反函数才行

　　如果t有反函数T

　　那么 $t\^(n-1)(s) = T(t\^n(s))$

　　于是一切就可以推回去了，从里往外一层层的上去就可以求值了。

　　我们仔细来写一下，

　　对于

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def func(s):
    if cond(s):
        return f(s)
    else:
        return g(func(t(s)), s)

　　如果函数t有反函数T，那么以下优化是存在的

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def func_opt(s):
    rec_depth = 0
    arg = s
    while not cond(arg):
        rec_depth += 1
        arg = t(arg) #每一次都通过t转化一下
    ret = f(arg)
    for i in range(rec_depth):
        #一层层的往外算
        arg = T(arg)
        ret = g(ret, arg)
    return ret

　　如果函数t不存在反函数，那我们只能把

　　t(s)、t(t(s))...

　　这些全都记下来，才能推出来了

复制代码

def func_opt_t_no_inv(s):
    arg = s
    arg_list = []
    arg_list.append(arg) #过程中全部压进栈
    while not cond(arg):
        arg = t(arg)
        arg_list.append(arg) #过程中全部压进栈
    ret = f(arg_list.pop())
    while arg_list:
        arg = arg_list.pop()
        ret = g(ret, arg)
    return ret

　　我们测试一下，就以阶乘的例子

复制代码

cond = lambda n : n == 0
f = lambda n : 1
g = lambda a, b : a * b
t = lambda n : n - 1

def func(s):
    if cond(s):
        return f(s)
    else:
        return g(func(t(s)), s)

#t的反函数
T = lambda n : n + 1
def func_opt(s):
    rec_depth = 0
    arg = s
    while not cond(arg):
        rec_depth += 1
        arg = t(arg) #每一次都通过t转化一下
    ret = f(arg)
    for i in range(rec_depth):
        #一层层的往外算
        arg = T(arg)
        ret = g(ret, arg)
    return ret

def func_opt_t_no_inv(s):
    arg = s
    arg_list = []
    arg_list.append(arg) #过程中全部压进栈
    while not cond(arg):
        arg = t(arg)
        arg_list.append(arg) #过程中全部压进栈
    ret = f(arg_list.pop())
    while arg_list:
        arg = arg_list.pop()
        ret = g(ret, arg)
    return ret

for i in range(100):
    a = func(i)
    b = func_opt(i)
    c = func_opt_t_no_inv(i)
    assert a == b == c
    print(i, a)

　　我们发现对于0~99，三者计算结果一样，并没有触发assert异常。

　　多个条件分支的更一般场合

　　如果分支很多，超过两个，比如如下这样

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def func(s):
    if cond1(s):
        return f1(s)
    elif cond2(s):
        return g1(func(t1(s)), s)
    elif cond3(s):
        return f2(s)
    elif cond4(s):
        return g2(func(t2(s)), s)
    ...

　　怎么办呢？

　　其实，只是比刚才那个复杂了一点点而已，我们可以考虑如下变形方式：

　　我们还是假设t1/t2...有反函数T1/T2...

　　第一步,先填写成这样：

复制代码

def func_opt(s):
    rec_depth = 0
    while True:
        ## BEGIN func函数体##
        if cond1(s):
            return f1(s)
        elif cond2(s):
            return g1(func(t1(s)), s)
        elif cond3(s):
            return f2(s)
        elif cond4(s):
            return g2(func(t2(s)), s)
        ...
        ## END func函数体##
        rec_depth += 1
    for i in range(rec_depth):
        ## BEGIN func函数体##
        if cond1(s):
            return f1(s)
        elif cond2(s):
            return g1(func(t1(s)), s)
        elif cond3(s):
            return f2(s)
        elif cond4(s):
            return g2(func(t2(s)), s)
        ...
        ## END func函数体##
    return ret

　　上下两个循环中都填入func的函数体

　　第二步，对上面那个func函数体做以下改造：

　　遇到结束的分支，改为ret = 返回值，然后break跳出循环

　　而递归下去的分支，改成s = t(s), t是这里s转换下去的那个函数

　　而对下面的那个func函数体，

　　遇到结束的分支，改为pass

　　而递归下去的分支，改为s = T(s)之后再接上ret = g(ret, s)

　　比如上面经过这样的修改则是

复制代码

def func_opt(s):
    rec_depth = 0
    while True:
        ## BEGIN func函数体##
        if cond1(s):
            ret = f1(s)
        elif cond2(s):
            s = t1(s)
        elif cond3(s):
            ret = f2(s)
        elif cond4(s):
            s = t2(s)
        ...
        ## END func函数体##
        rec_depth += 1
    for i in range(rec_depth):
        ## BEGIN func函数体##
        if cond1(s):
            pass
        elif cond2(s):
            s = T1(s)
            ret = g1(ret, s)
        elif cond3(s):
            pass
        elif cond4(s):
            s = T2(s)
            ret = g2(ret, s)
        ...
        ## END func函数体##
    return ret

　　这样，就改造好了，这样递归就改成了循环，可以去构造实例来验证。

　　至于t1/t2...如果有不存在反函数，需要存下来的地方，也可以自己写一写，此处不再实现。

递归的编译优化(2)

递归的编译优化(1)