递归函数导致的堆栈溢出答案

【问题标题】：Stack overflow caused by recursive function递归函数导致的堆栈溢出
【发布时间】：2013-04-05 06:35:06
【问题描述】：

我是 C++ 的初学者。昨天我读到了递归函数，所以我决定自己写。这是我写的：

int returnZero(int anyNumber) {
    if(anyNumber == 0)
        return 0;
    else  {
        anyNumber--;
        return returnZero(anyNumber);
    }
}

当我这样做时：int zero1 = returnZero(4793);，它会导致堆栈溢出。但是，如果我将值 4792 作为参数传递，则不会发生溢出。

关于为什么的任何想法？

【问题讨论】：

也许更大的值正是溢出堆栈所需要的？
尝试 5000 - 它很可能也会溢出堆栈。你的系统有多少内存？
您是否在问为什么您的堆栈具有特定大小？

标签： c++ function recursion stack-overflow

【解决方案1】：

无论何时调用函数，包括递归调用，返回地址和参数通常都会被推送到call stack。堆栈是有限的，所以如果递归太深，你最终会耗尽堆栈空间。

让我吃惊的是，你的机器上只需要 4793 次调用就会溢出堆栈。这是一个很小的堆栈。相比之下，在我的计算机上运行相同的代码在程序崩溃之前需要大约 100 倍的调用次数。

堆栈的大小是可配置的。在 Unix 上，命令是ulimit -s。

鉴于函数是tail-recursive，一些编译器可能会通过将递归调用转换为跳转来优化递归调用。一些编译器可能会更进一步地采用您的示例：当被要求进行最大优化时，gcc 4.7.2 将整个函数转换为：

int returnZero(int anyNumber) {
  return 0;
}

这需要两个汇编指令：

_returnZero:
        xorl    %eax, %eax
        ret

相当整洁。

【讨论】：

他说它适用于 i = 4793，所以它应该适用于 i = 4792...还是不行？
我认为一旦函数递归调用自身，由原始函数调用创建的堆栈帧就会从堆栈中弹出。不是这样吗？也感谢您的回复。
@charles：一般情况下，不可能。一个足够好的编译器将能够优化某些情况，例如尾递归：en.wikipedia.org/wiki/Tail_call
NPE - 啊太棒了。我永远不会猜到。最后一个问题，在每次递归调用时，新调用是创建一个新的堆栈帧还是只使用创建的原始堆栈帧？
@charles：新堆栈帧。就像任何其他函数调用一样。

【解决方案2】：

您刚刚达到了系统调用堆栈的大小限制，这就是正在发生的事情。由于某些原因，您系统中的堆栈很小，4793 个函数调用的深度相当小。

【讨论】：

【解决方案3】：

你的筹码量是有限的，所以当你打电话给4793 时，你已经达到了极限，而4792 刚好进来。每个函数调用都会使用堆栈上的一些空间来进行内务处理和参数。

此页面提供了example 在递归函数调用期间堆栈的外观。

【讨论】：

【解决方案4】：

我的猜测是你的堆栈足够大，可以容纳 4792 个条目 - 今天。明天或下一个，这个数字可能会有所不同。递归编程可能很危险，这个例子说明了原因。我们尽量不让递归变得这么深，否则可能会发生“糟糕”的事情。

【讨论】：

【解决方案5】：

任何“无限”递归，即自然不限于小（ish）数字的递归调用都会产生这种效果。限制的确切位置取决于操作系统、调用函数的环境（编译器、哪个函数调用递归函数等）。

如果您向调用递归函数的函数添加另一个变量，例如 int x[10];，则崩溃所需的数字将会改变（可能大约 5 左右）。

用不同的编译器（甚至不同的编译器设置，例如打开优化）编译它，它可能会再次改变。

【讨论】：

【解决方案6】：

使用递归，可以实现SuperDigit：

public class SuperDigit
{
    static int sum = 0;

    int main()
    {
        int n = 8596854;
        cout<<getSum(n);
    }

    int getSum(int n){
        sum=0;
        while (n > 0) {
            int rem;
            rem = n % 10;
            sum = sum + rem;
            n = n / 10;
            getSum(n);
        }
        return sum;
    }
}

【讨论】：