内容简介:###普通递归###尾随递归###连续传递风格CPS
###普通递归
func tri(n:Int)->Int{ if n <= 0 { return 0 } return n+tri(n-1) } tri(300) //45150
###尾随递归
func ttri(n:Int, acc:Int=0)->Int { if n<1 { return acc } return ttri(n-1,acc:acc+n) } ttri(300) //45150
- 尾随递归就是递归函数里不进行计算工作,只是进行调用,然而swift编译器并不能优化某些尾随递归,比如上面这个
###连续传递风格CPS
func triCont(n: Int, cont: Int -> Int) -> Int { return n <= 1 ? cont(1) : triCont(n-1) { r in cont(r+n) } } func id<A> (x: A) -> A{ return x } triCont(10, cont: id) // 55
- 连续传递风格下,递归函数要么返回下一次要执行的函数,要么返回一个最终结果的标识。随着函数的调用cont在不断记录累加值,cont可以看成一种特别的数据在不断地被传递到下一个调用。
###Trampoline
enum Result<A>{ case Done(A) case Call(()->Result<A>) } func tritr(n:Int)->Int { func ttri(n:Int, acc:Int=0)->Result<Int> { if n<1 { return .Done(acc) } return .Call({ ()->Result<Int> in return ttri(n-1,acc: acc+n) }) } // Trampoline section let acc = 0 var res = ttri(n,acc:acc) while true { switch res { case let .Done(accu): return accu case let .Call(f): res = f() } } } tritr(30000000)
- 这里用枚举来标识返回的两种不同结果,思想就是上面的CPS
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Python机器学习
[美] Michael Bowles / 沙嬴、李鹏 / 人民邮电出版社 / 2016-12 / 69.00元
在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知 所措。本书从算法和Python 语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 本书主要针对想提......一起来看看 《Python机器学习》 这本书的介绍吧!