Question

Python具有最大递归深度，但没有最大迭代深度。为什么递归受限制？处理像迭代这样的递归是不是更自然，而不是限制递归调用的数量？

我要说的是，此问题的根源来自于尝试实现流（有关流的详细信息，请参阅this question）。例如，假设我们想要编写一个流来生成自然数：

def stream_accum(s, n): # force the stream to a list of length n
    def loop(s, acc):
        if len(acc) == n:
            return acc
        hd, tl = s()
        return loop(tl, acc + [hd])
    return loop(s, [])


def nats():
    def loop(n):
        return n, lambda: loop(n+1)
    return loop(1)

流的递归定义非常吸引人。但是，我想更好/更pythonic的方法是使用发电机。

Answer 1

这里实际上有一些问题。

首先，正如NPE's answer很好地解释的那样，Python并没有消除尾调用，因此许多允许在Scheme中无限递归的函数在Python中是有限的。

其次，正如NPE所解释的那样，无法消除的调用会占用调用堆栈上的空间。而且，即使在执行TCE的语言中，也有许多递归函数无法像迭代那样对待。（考虑一下递归调用自身两次的天真Fibonacci函数。）

但为什么调用堆栈首先是有限的资源？ Python堆栈帧至少原则上可以在堆上实现并链接在一起（参见Stackless以获得该原理的存在证明），并且在64位存储空间中，可以存在超过1000的整数空间堆栈帧。（实际上，即使是几乎任何现代平台上的C堆栈，也可以容纳1000多个递归Python解释器调用。）

部分原因是历史性的：库存Python解释器使用固定的C堆栈在您进行递归调用时递归调用自身，并且它最初是为32位（甚至24位或20位）平台设计的那个C堆栈非常小。

但是这可能已经改变了，Python 3.0将是一个改变它的完美场所。那么，他们为什么不呢？因为他们做出了有意识的语言设计决定。在Pythonic代码中，递归通常非常浅（例如，遍历浅树结构的代码如os.walk）;如果你的功能达到1000附近的任何深度，它更可能是一个错误，而不是故意的。所以，限制仍然存在。当然这有点循环 - 如果他们删除了限制（特别是，如果他们消除了尾部调用），更深层次的递归将变得更加惯用。但这就是重点 - 圭多不想要一种语言，其中深度递归是惯用的。（并且大多数Python社区都同意。）

Answer 2

这不是Python独有的，它与call stack上的每个调用占用空间有关，并且堆栈的大小有限。

单独迭代不会占用堆栈空间，因此不受此限制的约束。

并非每个递归调用都需要占用堆栈空间。例如，某些语言可以自动将tail recursion转换为迭代。但是，CPython选择不这样做（Does Python optimize tail recursion?）。

您可以通过调用sys.setrecursionlimit来增加Python调用堆栈的最大深度。

Answer 3

递归需要call stack上的空间，其大小有限。使用过多递归级别的代码会产生一个名为stack overflow的错误（也由some obscure website着名）。 Python似乎将此（有点任意）限制为1000级左右，但can be increased设置为sys.setrecursionlimit。

Iteration使用类似for - 循环的东西，它通过递增一些计数器并有条件地将instruction pointer设置回循环的开头来实现。这在记忆中是不变的。

为什么Python具有最大递归深度？

3 个答案: