JS函数进阶相关，为 尾调用 尾回调 蹦床函数 做个笔记

具体的可以看 阮一峰 ECMAScript 6 入门 函数的扩展

尾调用

尾调用（Tail Call）是函数式编程的一个重要概念，本身非常简单，一句话就能说清楚，就是指某个函数的最后一步是调用另一个函数。

• 最简单的尾调用实现

   function f(x){return g(x);}// 或者这样的function f(x) {if (x > 0) {return m(x)}return n(x);}

• 错误的示范

  // 情况一function f(x){let y = g(x);return y;}// 情况二function f(x){return g(x) + 1;}// 情况三function f(x){g(x);}

以上的示例，都不属于尾调用

尾调用通俗解释

1. 在函数结束的时候，通过 return 调用函数。只能调用函数，不能在进行其他的处理，就像情况2一样还需要在进行处理的函数
2. 函数结束不一定就是函数的最后一行，这个要区分好

尾调用的意义

(以下的结论引用于 阮一峰 ECMAScript 6 入门 函数的扩展 )

尾调用之所以与其他调用不同，就在于它的特殊的调用位置。

我们知道，函数调用会在内存形成一个“调用记录”，又称“调用帧”（call frame），保存调用位置和内部变量等信息。如果在函数A的内部调用函数B，那么在A的调用帧上方，还会形成一个B的调用帧。等到B运行结束，将结果返回到A，B的调用帧才会消失。如果函数B内部还调用函数C，那就还有一个C的调用帧，以此类推。所有的调用帧，就形成一个“调用栈”（call stack）。

尾调用由于是函数的最后一步操作，所以不需要保留外层函数的调用帧，因为调用位置、内部变量等信息都不会再用到了，只要直接用内层函数的调用帧，取代外层函数的调用帧就可以了

总之：就是减少页面的调用帧 . 避免 调用栈 溢出。

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尾递归

有了上面 尾调用 的初步认识，尾递归其实就是 尾回调 + 递归 的结合体
众所周知递归的 调用栈 是很可怕的。甚至一不小心就会 栈溢出 。

我们可以准备个经典的递归案例：斐波拉契数列

• 普通递归版：

function Fibonacci (n) {if ( n <= 1 ) {return 1};return Fibonacci(n - 1) + Fibonacci(n - 2); // 这里返回了2个函数，并且都进行了加法运算，不属于尾调用
}Fibonacci(10) // 89
Fibonacci(100) // 堆栈溢出
Fibonacci(500) // 堆栈溢出

chrome浏览器在运行 100 或者以上的时候，会页面崩溃。其实就是 堆栈溢出 的体现，就算没有溢出，相信也已经运行了非常久才出的结果

• 尾递归优化版本

function Fibonacci2 (n , ac1 = 1 , ac2 = 1) {if( n <= 1 ) {return ac2};return Fibonacci2 (n - 1, ac2, ac1 + ac2); // 直接返回一个函数，属于尾调用
}Fibonacci2(100) // 573147844013817200000
Fibonacci2(1000) // 7.0330367711422765e+208
Fibonacci2(10000) // Infinity

优化后，可以做到秒出结果。这也就是 尾调用 的魅力所在

然而。尾调用和尾递归，需要在严格模式下才能使用
可以在方法开始的地方，加上 'use strict';

如果因为历史原因（项目过大，时间太久远，不能贸然使用严格模式）。那还是有办法的，就是下面要介绍的 蹦床函数

蹦床函数（trampoline）

蹦床函数（trampoline）就是将 递归执行 转为 循环执行。
执行的都是同样的步骤，只是反复执行，就好像在蹦床，跳上去，掉下来，在跳上去…

• 蹦床函数的实现：

function trampoline(f) {while (f && f instanceof Function) {f = f();}return f;
}

它接受一个函数f作为参数。只要f执行后返回一个函数，就继续执行。注意，这里是返回一个函数，然后执行该函数，而不是函数里面调用函数，这样就避免了递归执行，从而就消除了调用栈过大的问题

• 一个简单的小demo：

// 蹦床函数
function trampoline(f) {while (f && f instanceof Function) {f = f();}return f;
}// 递归函数 参数x是需要累加的值，参数y控制递归次数。
function sum(x, y) {if (y > 0) {return sum.bind(null, x + 1, y - 1);} else {return x;}
}// 使用蹦床函数调用递归函数
trampoline(sum(1, 100000))

细心的可能会发现，为啥 12 行会有一个 bind 函数，为啥不用apply和call。

因为bind和他们最大的不同就是bind不会立刻执行，而是返回一个函数 。 返回函数这个很重要，这样才能用于蹦床函数。

sum方法也因为这个 bind 每一步返回另一个函数

emmm… 这样蹦床函数用起来，好像又偏复杂了。还得把原先的递归函数改成返回另外一个函数，看着有点绕

然而。蹦床函数并不是尾递归优化的最终版本

下面的实例才是：

尾递归优化实现

function tco(f) {var value;var active = false;var accumulated = [];return function accumulator() {accumulated.push(arguments);if (!active) {active = true;while (accumulated.length) {value = f.apply(this, accumulated.shift());}active = false;return value;}};
}var sum = tco(function(x, y) {if (y > 0) {return sum(x + 1, y - 1)}else {return x}
});sum(1, 100000)
// 100001

tco函数是尾递归优化的实现
它的奥妙就在于状态变量active。默认情况下，这个变量是不激活的。一旦进入尾递归优化的过程，这个变量就激活了。然后，每一轮递归sum返回的都是undefined，所以就避免了递归执行；而accumulated数组存放每一轮sum执行的参数，总是有值的，这就保证了accumulator函数内部的while循环总是会执行。这样就很巧妙地将“递归”改成了“循环”，而后一轮的参数会取代前一轮的参数，保证了调用栈只有一层。

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搞了那么多，都是为了一个优化，加上es6的普及和浏览器的支持，明明一句 'use strict'; 可以解决的问题，又何必写那么多复杂的函数。

不过这些优化可以用作底层原理的理解还是很不错的。