❶ 为什么大多数编程语言没有针对尾递归做优化
python本身是不支持尾递归的(via)，并且对递归次数有限制的，当递归次数超过1000次的时候，就会抛出“RuntimeError: maximum recursion depth exceeded”异常。
❷ 如何看待以及理解Python的这种尾递归优化
TCO，tail-call optimization，其实有多种解读方式。
最常见的解读方式是：对于尾调用的函数调用，不要浪费栈空间，而要复用调用者的栈空间。这样的结果就是一长串尾调用不会爆栈，而没有TCO的话同样的调用就会爆栈。
从这个意义上说，题主贴的那个recipe确实达到了TCO的部分目的：
通过stack introspection查看调用链上的调用者之中有没有自己
有的话，通过抛异常来迫使栈回退（stack unwind）到之前的一个自己的frame
在回退到的frame接住异常，拿出后来调用的参数，用新参数再次调用自己
这样就可以让尾递归不爆栈。但这样做性能是没保证的…而且对于完全没递归过的一般尾调用也不起作用。
一种对TCO的常见误解是：由编译器或运行时系统把尾调用/尾递归实现得很快。这不是TCO真正要强调的事情——不爆栈才是最重要的。也就是说其实重点不在“优化”，而在于“尾调用不爆栈”这个语义保证。
“proper tail-call”的叫法远比“tail-call optimization”来得合适。
因而像题主说的那种做法，可以算部分TCO，但算不上“性能优化”意义上的优化。
❸ 在Python 中,yield 对递归函数的性能提高表现在哪里,程度如何
递归式方法可以被用于解决很多的计算机科学问题，因此它是计算机科学中十分重要的一个概念。
绝大多数编程语言支持函数的自调用，在这些语言中函数可以通过调用自身来进行递归。计算理论可以证明递归的作用可以完全取代循环，因此在很多函数编程语言（如Scheme）中习惯用递归来实现循环。
计算机科学家尼克劳斯·维尔特如此描述递归：
递归的强大之处在于它允许用户用有限的语句描述无限的对象。因此，在计算机科学中，递归可以被用来描述无限步的运算，尽管描述运算的程序是有限的。
python 2 递归函数和其它语言，基本没有差别，只是不支持尾递归。无限递归最大值为固定的，但可以修改。
❹ 如何在Python中实现尾递归优化
将尾递归优化改为循环
❺ 关于python递归函数怎样理解
递归的思想主要是能够重复某些动作，比如简单的阶乘，次方，回溯中的八皇后，数独，还有汉诺塔，分形。
由于堆栈的机制，一般的递归可以保留某些变量在历史状态中，比如你提到的return
x
*
power...,
但是某些或许庞大的问题或者是深度过大的问题就需要尽量避免递归，因为可能会栈溢出。还有一个问题是～python不支持尾递归优化！！！！所以～还是尽量避免递归的出现。
def
power(x,
n)
if
n
<
0:
return
1
return
x
*
power(x,
n
-
1)
power(3,
3)
3
*
power(3,
2)
3
*
(3
*
power(3,
1))
3
*
(3
*
(3
*
power(3,
0)))
3
*
(3
*
(3
*
1))
这里n
=
0,
return
1
3
*
(3
*
3)
3
*
9
27
当函数形参n=0的时候，开始回退～直到第一次调用power结束。
❻ 递归与伪递归区别，Python 实现递归与尾递归
(1)数据的定义是按递归定义的。（n的阶乘）
(2)问题解法按递归实现。（回溯）
(3)数据的结构形式是按递归定义的。（二叉树的遍历，图的搜索）
❼ python 循环内要处理大量数据时怎么优化
先尝试优化程序的时间复杂度，寻找更有效的算法
确保了算法复杂度在可接受范围之内后，开始进行常数优化，以下是Python优化的几个小技巧：
实测表明，for语句一般比while语句效率更高
同样实测表明，xrange一般比range要高效
如果要存储动态数据（即有可能频繁变动的数据）少用list和str，多用dict
实测表明，
两个str的连接效率从高到低+=，join，+
多个str的连接效率从高到低join，+=，+
尽可能使用列表解析表达式和生成器表达式代替循环一遍来构建list
避免使用global关键字，无论是从代码效率还是可移植性的方面考虑
❽ Python嵌套循环优化问题
循环次数一样的，如果对于循环的性能有要求，建议使用列表生成，它使用c实现，比自带的for性能高。
❾ python 尾递归不会 栈溢出吗
一样会溢出，python没有对尾递归做优化