WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Почему факториал не переполняет стек в Erlang?

-module(demo).
-export([factorial/1]).

factorial(0) -> 1;
factorial(N) -> 
    N * factorial(N-1).

Факториал не является хвостовой рекурсией, но почему он не переполняет стек? Я могу получить факториал 100 000 без переполнения стека, но для вычисления требуется некоторое время.

16.08.2016

Ответы:


1

Стек процесса Erlang хранится не в стеке, предоставленном системой процессу (обычно это несколько мегабайт), а в куче. Насколько я знаю, он будет неограниченно расти, пока система не откажется давать ВМ больше памяти.

Размер включает 233 слова для области кучи (включая стек). Сборщик мусора увеличивает кучу по мере необходимости.

Основной (внешний) цикл процесса должен быть хвостовой рекурсией. В противном случае стек растет до тех пор, пока процесс не завершится.

Источник

Если вы отслеживаете процесс Erlang VM в мониторе процессов, таком как Activity Monitor в OSX или top в других UNIX-подобных системах, вы увидите, что использование памяти будет продолжать увеличиваться до тех пор, пока расчет не будет завершен, после чего часть память (та, где хранится стек) будет освобождена (это происходит постепенно в течение нескольких секунд после того, как функция возвращается для меня).

16.08.2016
Новые материалы

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..


Для любых предложений по сайту: [email protected]