Java 函数式编程中的递归优化方法详解

在 java 函数式编程中，递归优化的主要方法包括：尾递归优化（可使用 @tailrec 注解）、遍历（迭代解决问题）、动态规划（存储子问题结果）。实战案例中，使用尾递归优化和动态规划优化了找出字符串所有排列的递归算法。

Java 函数式编程中的递归优化方法详解

在函数式编程中，递归是一种强大的技术，可以用于解决各种问题。然而，递归有时会导致栈溢出错误，这是因为每次递归调用都会创建一个新的栈帧。

为了优化递归，有几种技术可以使用，包括尾递归优化、遍历和动态规划。

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尾递归优化

尾递归优化是一种编译器优化技术，它可以检测到程序中是否存在尾递归调用，并将它们优化为迭代循环。这是可能的，因为尾递归调用不会使用栈帧上的任何数据，并且可以直接使用前一次调用的返回值。

在 Java 中，可以使用 @TailRec 注解来标记一个方法为尾递归方法，从而让编译器执行尾递归优化。

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遍历

遍历是一种算法，它可以在不使用递归的情况下迭代地解决问题。例如，一个计算阶乘的递归实现可以通过以下遍历实现来优化：

public static long factorial(int n) {
  long result = 1;
  for (int i = 1; i <= n; i++) {
    result *= i;
  }
  return result;
}

动态规划

动态规划是一种优化递归算法的技术，它通过存储已经解决的子问题的中间结果来避免重复计算。例如，可以将递归斐波那契数列实现为：

public static long fibonacci(int n) {
  long[] cache = new long[n + 1];
  cache[0] = 0;
  cache[1] = 1;
  for (int i = 2; i <= n; i++) {
    cache[i] = cache[i - 1] + cache[i - 2];
  }
  return cache[n];
}

实战案例

可以使用尾递归优化和动态规划来优化找出给定字符串的所有排列的递归算法：

@TailRec
public static List permutations(String str) {
  if (str.isEmpty()) {
    return List.of("");
  }
  List permutations = new ArrayList<>();
  for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
    char c = str.charAt(i);
    String remaining = str.substring(0, i) + str.substring(i + 1);
    permutations.addAll(permutations(remaining).stream().map(p -> c + p).toList());
  }
  return permutations;
}

使用动态规划优化后的实现：

public static List permutations(String str) {
  Map> cache = new HashMap<>();
  return permutations(str, cache);
}

private static List permutations(String str, Map> cache) {
  if (cache.containsKey(str)) {
    return cache.get(str);
  }
  if (str.isEmpty()) {
    return List.of("");
  }
  List permutations = new ArrayList<>();
  for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
    char c = str.charAt(i);
    String remaining = str.substring(0, i) + str.substring(i + 1);
    permutations.addAll(permutations(remaining, cache).stream().map(p -> c + p).toList());
  }
  cache.put(str, permutations);
  return permutations;
}