为什么编译器不翻译Scala
(1,2,3,4,5,6).foldRight(10)(_ * _)
转换为Java等效代码
final int[] intArray = new int[]{1,2,3,4,5,6};
int accumulator = 10;
for(int i = intArray.legth - 1; i >=0; i--) {
accumulator = intArray[i] * accumulator;
}
问题是：为什么foldLeft和reduceLeft是尾递归，但它们的右手对应物不是？
这里有一些链接表明右折叠不是尾递归。我想知道为什么会这样。
这取决于折叠的方式。 foldLeft 操作会安排
Seq(1, 2, 3).foldLeft(10)(_ - _)
如何将字符串反向排序？
(((10 - 1) - 2) - 3)
（这个数字是4），而foldRight则安排
Seq(1, 2, 3).foldRight(10)(_ - _)
如
(1 - (2 - (3 - 10)))
现在，假设你正在从袋子里取出数字1、2和3，并使用铅笔和纸进行计算。
对于foldRight情况，您必须这样做：
对于foldLeft情况，您可以像这样做：
但是您不会这样做，因为您也可以像这样做：
无论袋子里有多少数字，您只需要在纸上写下一个值即可。尾调用消除（TCE）意味着，您可以随着进行累积值的弹出和替换，而不是在堆栈上构建大型递归调用结构。 （即：递归表达式计算基本上以迭代方式执行。）
正如其他人所指出的那样，诸如ArrayLike的随机访问结构使得foldRight操作可以重新排列为foldLeft操作，因此可以符合TCE的条件。 以上描述适用于不可能实现这一点的情况。
(1, 2, 3, 4, 5, 6)是一个6个值的元组，它没有foldRight方法，但Array(1, 2, 3, 4, 5, 6)有这个方法。
ArrayLike是一个子类化索引序列并具有高效元素访问的特质，这意味着它有某些被优化的方法，包括例如foldRight。每个数组都会隐式地转换为ArrayLike特质的子类。来自Scala trunk：
@tailrec
private def foldr[B](start: Int, end: Int, z: B, op: (A, B) => B): B =
if (start == end) z
else foldr(start, end - 1, op(this(end - 1), z), op)
字节码：
private static java.lang.Object foldr(scala.collection.IndexedSeqOptimized, int, int, java.lang.Object, scala.Function2);
...
Code:
Stack=6, Locals=6, Args_size=5
0: iload_1
1: iload_2
2: if_icmpne 7
5: aload_3
6: areturn
7: aload_0
8: iload_2
9: iconst_1
10: isub
11: aload 4
13: aload_0
14: iload_2
15: iconst_1
16: isub
17: invokeinterface #21, 2; //InterfaceMethod scala/collection/SeqLike.apply:(I)Ljava/lang/Object;
22: aload_3
23: invokeinterface #72, 3; //InterfaceMethod scala/Function2.apply:(Ljava/lang/Object;Ljava/lang/Object;)Ljava/lang/Object;
28: astore_3
29: istore_2
30: astore_0
31: goto 0
LineNumberTable:
line 68: 0
line 67: 6
line 69: 7
编辑：字节码中的方法是迭代的，这意味着编译器必须应用尾调用优化。
若没有有效的元素访问方式（如有效的apply方法），通常情况下最好的做法是使用迭代器和非尾递归函数实现foldRight，或通过构建一个新集合来反转集合并在其上执行foldLeft（目前采用后一种方式）。对于所有具有有效随机访问的序列，将覆盖并进行了优化。
foldRight和reduceRight实际上是尾递归的。它们基本上被转化为一个foldLeft，只不过索引的变化方向相反。 - huynhjl(1,2,3,4,5,6)是元组，而不是数组。如果您想要一个数组，请使用Array(1,2,3,4,5,6)来调用它。其他人已经回答了一些有趣的算法问题。 - Rex Kerr