java - Java中的深度递归导致堆栈溢出？

Question

在对函数式语言有一些经验后，我开始在 Java 中更多地使用递归 - 但该语言的调用堆栈似乎相对较浅，约为 1000。

有没有办法让调用栈变大？就像在 Erlang 中那样，我可以制作数百万次调用的函数吗？

我在做 Project Euler 问题时越来越多地注意到这一点。

谢谢。

Answer 1

增加堆栈大小只会作为临时绷带。正如其他人所指出的那样，您真正想要的是消除尾调用，而Java由于各种原因没有这个。但是，您可以根据需要作弊。

手里拿着红色药丸？好的，请这边走。

您可以通过多种方式将堆栈换成堆。例如，不要在函数内进行递归调用，而是让它返回一个 惰性数据结构，以便在评估时进行调用。然后，您可以使用 Java 的 for-construct 展开“堆栈”。我将用一个例子来演示。考虑这个 Haskell 代码:

map :: (a -> b) -> [a] -> [b]
map _ [] = []
map f (x:xs) = (f x) : map f xs

请注意，此函数从不计算列表的尾部。所以该函数实际上并不需要进行递归调用。在 Haskell 中，它实际上为尾部返回一个 thunk，如果需要，它就会被调用。我们可以在 Java 中做同样的事情(这使用来自 Functional Java 的类):

public <B> Stream<B> map(final F<A, B> f, final Stream<A> as)
  {return as.isEmpty()
     ? nil()
     : cons(f.f(as.head()), new P1<Stream<A>>()
         {public Stream<A> _1()
           {return map(f, as.tail);}});}

请注意 Stream<A>由 A 类型的值组成和 P1 类型的值这就像一个 thunk 在调用 _1() 时返回流的其余部分。虽然它看起来确实像递归，但不会对 map 进行递归调用，而是成为 Stream 数据结构的一部分。

然后可以使用常规的 for-construct 展开。

for (Stream<B> b = bs; b.isNotEmpty(); b = b.tail()._1())
  {System.out.println(b.head());}

这是另一个例子，因为你在谈论 Project Euler。这个程序使用相互递归的函数并且不会爆栈，即使是数百万次调用:

import fj.*; import fj.data.Natural;
import static fj.data.Enumerator.naturalEnumerator;
import static fj.data.Natural.*; import static fj.pre.Ord.naturalOrd;
import fj.data.Stream; import fj.data.vector.V2;
import static fj.data.Stream.*; import static fj.pre.Show.*;

public class Primes
  {public static Stream<Natural> primes()
    {return cons(natural(2).some(), new P1<Stream<Natural>>()
       {public Stream<Natural> _1()
         {return forever(naturalEnumerator, natural(3).some(), 2)
                 .filter(new F<Natural, Boolean>()
                   {public Boolean f(final Natural n)
                      {return primeFactors(n).length() == 1;}});}});}

   public static Stream<Natural> primeFactors(final Natural n)
     {return factor(n, natural(2).some(), primes().tail());}

   public static Stream<Natural> factor(final Natural n, final Natural p,
                                        final P1<Stream<Natural>> ps)
     {for (Stream<Natural> ns = cons(p, ps); true; ns = ns.tail()._1())
          {final Natural h = ns.head();
           final P1<Stream<Natural>> t = ns.tail();
           if (naturalOrd.isGreaterThan(h.multiply(h), n))
              return single(n);
           else {final V2<Natural> dm = n.divmod(h);
                 if (naturalOrd.eq(dm._2(), ZERO))
                    return cons(h, new P1<Stream<Natural>>()
                      {public Stream<Natural> _1()
                        {return factor(dm._1(), h, t);}});}}}

   public static void main(final String[] a)
     {streamShow(naturalShow).println(primes().takeWhile
       (naturalOrd.isLessThan(natural(Long.valueOf(a[0])).some())));}}

您可以用栈交换堆的另一件事是使用多线程。这个想法是，不是进行递归调用，您创建一个进行调用的 thunk，将这个 thunk 交给一个新线程并让当前线程退出函数。 这就是事情背后的想法像 Stackless Python。

以下是 Java 中的示例。抱歉，如果没有 import static，看起来有点不透明子句:

public static <A, B> Promise<B> foldRight(final Strategy<Unit> s,
                                          final F<A, F<B, B>> f,
                                          final B b,
                                          final List<A> as)
  {return as.isEmpty()
     ? promise(s, P.p(b))
     : liftM2(f).f
         (promise(s, P.p(as.head()))).f
         (join(s, new P1<Promise<B>>>()
            {public Promise<B> _1()
              {return foldRight(s, f, b, as.tail());}}));}

Strategy<Unit> s由线程池支持，promise函数将 thunk 传递给线程池，返回 Promise , 很像 java.util.concurrent.Future ，只有更好。 See here.关键是上面的方法在 O(1) 堆栈中向右折叠一个右递归数据结构，这通常需要消除尾调用。因此，我们有效地实现了 TCE，以换取一些复杂性。你可以这样调用这个函数:

Strategy<Unit> s = Strategy.simpleThreadStrategy();
int x = foldRight(s, Integers.add, List.nil(), range(1, 10000)).claim();
System.out.println(x); // 49995000

请注意，后一种技术非常适用于非线性递归。也就是说，即使没有尾调用的算法，它也会在常量堆栈中运行。

您可以做的另一件事是采用一种称为蹦床的技术。蹦床是一种计算，具体化为一种数据结构，可以单步执行。 Functional Java library包括 Trampoline 我编写的数据类型，它可以有效地将任何函数调用转换为尾调用。以 here is a trampolined foldRightC that folds to the right in constant stack: 为例

public final <B> Trampoline<B> foldRightC(final F2<A, B, B> f, final B b)
  {return Trampoline.suspend(new P1<Trampoline<B>>()
    {public Trampoline<B> _1()
      {return isEmpty()
         ? Trampoline.pure(b)
         : tail().foldRightC(f, b).map(f.f(head()));}});}

这与使用多线程的原理相同，只是我们不是在自己的线程中调用每个步骤，而是在堆上构造每个步骤，非常类似于使用 Stream , 然后我们用 Trampoline.run 在一个循环中运行所有步骤.