Question

我看到了这个方法：

trait Compressioner {
  def ioStream(is: InputStream, os: OutputStream, bufferSize: Int = 4096): Int = {
    val buffer = new Array[Byte](bufferSize)

      @tailrec
      def doStream(total: Int): Int = {
        val n = is.read(buffer)
        if (n == -1) total
        else {
          os.write(buffer, 0, n)
          doStream(total + n)
        }
      }

    doStream(0)
  }

所以我只想查看是否理解这一点。我们正在初始化字节数组（字节长度为8位，用于表示字符或字母），这是我们的缓冲区（临时存储，通常在内存中）。

什么是@符号？

然后我们从输入流中读取4096个字节（一次通常是4096个字符？）。如果没有任何内容，read会返回-1，这是我们的最终条件。否则，我们读取我们读取的字节并将其写入输出流。这是正确的解释吗？我说的不准确吗？

Answer 1

实际上尾递归与Scala无关。这是内存有效的递归，因为我们所做的，在计算结果时我们没有将前一个结果保留在递归堆栈中，而是我们将答案保留为函数参数，所以当从递归返回时我们不需要值我们以前计算过。这只是一种提高算法空间效率的方法。每个递归函数都可以写成尾递归函数，但是没有数学证明！

有关尾递归的更多信息，可以参考此链接。这更像是尾递归的算法解释。

例如

阶乘程序的正常递归函数。

def fact(n)={
If(n==0)
   return 1
  n*fact(n-1)
}

我们将会发生什么事情，直到n == 0 像这样。事实（4）

4*fact(3)
3*fact(2)
2*fact(1)
1*fact(0) //it will return 1

但是在我们返回1之前，我们需要在内存中进行所有其他函数调用以最终计算阶乘。

尾递归函数

def factorial(n: Int): Int = {
  @tailrec
  def iter(x: Int, result: Int): Int =
if (x == 1) result
else iter(x - , result * x)

  iter(n, 1)
}


fact(5)

在尾递归函数中，最后一次调用应该是函数调用，这是我们应该记住的事情。

https://www.google.co.in/amp/s/www.geeksforgeeks.org/tail-recursion/amp/

特别是Scala你可以参考这个。

https://alvinalexander.com/scala/fp-book/tail-recursive-algorithms

这个尾递归Scala的目的是什么？

1 个答案: