为了解决这个问题,不需要使用
@
(因为它在第一个列表的长度上是线性的,效率较低),你需要两个累加器:一个用于路径到达父节点(以便可以构建到当前节点的路径),另一个用于迄今为止找到的所有路径(以便可以添加您发现的路径)。
let rec pathToListRec tree pathToParent pathsFound =
match tree with
| Leaf -> pathsFound
| Node (left, x, right) ->
let pathToHere = x :: pathToParent
// Add the paths to nodes in the right subtree
let pathsFound' = pathToListRec right pathToHere pathsFound
// Add the path to the current node
let pathsFound'' = pathToHere :: pathsFound'
// Add the paths to nodes in the left subtree, and return
pathToListRec left pathToHere pathsFound''
let pathToList1 tree = pathToListRec tree [] []
就尾递归而言,您可以看到上述函数中的两个递归调用之一处于尾位置。然而,仍然有一个在非尾位置上的调用。
对于树处理函数,这里有一个经验法则:你很难让它们完全成为尾递归。原因很简单:如果你天真地去做,至少两个递归之一(向左子树或向右子树)将必然处于非尾位置。唯一的方法是用列表模拟调用堆栈。这意味着您将拥有与非尾递归版本相同的运行时复杂度,只不过您使用的是列表而不是系统提供的调用堆栈,因此速度可能会变慢。
无论如何,以下是它的样子:
let rec pathToListRec stack acc =
match stack with
| [] -> acc
| (pathToParent, tree) :: restStack ->
match tree with
| Leaf -> pathToListRec restStack acc
| Node (left, x, right) ->
let pathToHere = x :: pathToParent
// Push both subtrees to the stack
let newStack = (pathToHere, left) :: (pathToHere, right) :: restStack
// Add the current path to the result, and keep processing the stack
pathToListRec newStack (pathToHere :: acc)
// The initial stack just contains the initial tree
let pathToList2 tree = pathToListRec [[], tree] []
这段代码看起来还不错,但是它的执行时间比非尾递归的代码要慢两倍以上,并且分配了更多的内存,因为我们使用列表来完成栈的工作!
> #time;;
--> Timing now on
> for i = 0 to 100000000 do ignore (pathToList1 t);;
Real: 00:00:09.002, CPU: 00:00:09.016, GC gen0: 3815, gen1: 1, gen2: 0
val it : unit = ()
> for i = 0 to 100000000 do ignore (pathToList2 t);;
Real: 00:00:21.882, CPU: 00:00:21.871, GC gen0: 12208, gen1: 3, gen2: 1
val it : unit = ()
总之,当需要进行多次递归调用时,不应过分遵循“将其变为尾递归,就会更快!”的规则,因为这需要以使代码变得更慢的方式进行改变。
@
代替Set.union
,虽然它可以编译但不是尾递归形式。在这里有一个类似问题的Scheme解决方案,它是尾递归形式的。 - John Palmer