大量のデータを再帰的に処理する方法には、再帰ではなくループを使用してスタック オーバーフローを回避する方法が含まれます。分割統治法を使用して、大きな問題を小さなサブ問題に分割します。 Java 仮想マシンの末尾再帰の最適化を使用して、スタックのオーバーフローを回避します。
Java 関数の再帰呼び出しが大規模なデータを処理する方法 中間。これを回避するには、再帰呼び出しの利点を維持しながら、さまざまな方法を使用して大量のデータを処理できます。
再帰の代わりにループを使用する
1 つの方法は、データを処理するために再帰呼び出しの代わりにループを使用して、再帰関数を反復関数に変換することです。これにより、関数呼び出しスタックに必要なメモリが大幅に削減され、アプリケーションのパフォーマンスが向上します。public static int factorial(int n) { int result = 1; for (int i = 1; i <= n; i++) { result *= i; } return result; }
分割統治法を使用する
もう 1 つのアプローチは、分割統治法を使用することです。これは、大きな問題を小さなサブ問題に分割します。問題を繰り返し小さな塊に分割することで、再帰呼び出しごとに処理されるデータの量を減らすことができます。public static int mergeSort(int[] arr, int start, int end){ if (start < end) { int mid = start + (end - start) / 2; mergeSort(arr, start, mid); mergeSort(arr, mid + 1, end); merge(arr, start, mid, end); } return arr; } public static void merge(int[] arr, int start, int mid, int end) { int[] temp = new int[end - start + 1]; int left = start; int right = mid + 1; int k = 0; while (left <= mid && right <= end) { if (arr[left] < arr[right]) { temp[k] = arr[left]; left++; } else { temp[k] = arr[right]; right++; } k++; } }
末尾再帰の最適化
Java 仮想マシン (JVM) は末尾再帰呼び出し用に最適化されています。したがって、再帰関数が末尾再帰である場合、JVM はそれを最適化してスタック オーバーフローを回避できます。public static int factorial(int n) { return factorialHelper(n, 1); } private static int factorialHelper(int n, int acc) { if (n == 0) { return acc; } return factorialHelper(n - 1, acc * n); }
実践例
フィボナッチ数列の n 番目の数値を計算する関数を考えてみましょう。この関数は、再帰的手法を使用して次のように定義されます。public static int fibonacci(int n) { if (n == 0) { return 0; } if (n == 1) { return 1; } return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2); }再帰的
手法の代わりに ループを使用すると、フィボナッチ関数は次の反復関数に変換できます:
public static int fibonacci(int n) { if (n == 0) { return 0; } if (n == 1) { return 1; } int prev = 0; int curr = 1; for (int i = 2; i <= n; i++) { int next = prev + curr; prev = curr; curr = next; } return curr; }この反復手法は、効率的にフィボナッチ大数を計算できます。スタックオーバーフローエラーのないシーケンス。
以上がJava 関数の再帰呼び出しで大量のデータを処理するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。