面试题：Rust栈内存递归调用的优化策略

Question

假设你在Rust项目中使用递归算法处理大量数据，栈内存递归调用频繁导致栈溢出。详细阐述你会采取哪些优化策略来解决这个问题，同时保证算法逻辑的正确性，可结合实际代码示例说明。

Answer 1

1. 尾递归优化

尾递归是指递归调用是函数的最后一个操作。Rust 编译器可以优化尾递归，将其转换为循环，从而避免栈溢出。

// 普通递归函数，计算阶乘，可能导致栈溢出
fn factorial(n: u32) -> u32 {
    if n == 0 {
        1
    } else {
        n * factorial(n - 1)
    }
}

// 尾递归函数，使用累加器优化
fn factorial_tail_recursive(n: u32, acc: u32) -> u32 {
    if n == 0 {
        acc
    } else {
        factorial_tail_recursive(n - 1, n * acc)
    }
}

调用 factorial_tail_recursive 时，第二个参数 acc 作为累加器，这样编译器可以优化为循环。例如：factorial_tail_recursive(5, 1)

2. 手动模拟栈

使用 Vec 等数据结构手动模拟栈，将递归逻辑转换为迭代逻辑。

// 使用栈模拟递归计算阶乘
fn factorial_with_stack(n: u32) -> u32 {
    let mut stack = Vec::new();
    let mut result = 1;
    stack.push(n);
    while let Some(num) = stack.pop() {
        if num > 0 {
            result *= num;
            stack.push(num - 1);
        }
    }
    result
}

3. 分治策略与迭代结合

将大数据集分解为较小的子集，然后使用迭代处理这些子集。例如在归并排序中：

fn merge_sort(mut arr: Vec<i32>) -> Vec<i32> {
    if arr.len() <= 1 {
        return arr;
    }
    let mid = arr.len() / 2;
    let left = merge_sort(arr.split_off(mid));
    let right = merge_sort(arr);
    let mut merged = Vec::new();
    let mut i = 0;
    let mut j = 0;
    while i < left.len() && j < right.len() {
        if left[i] < right[j] {
            merged.push(left[i]);
            i += 1;
        } else {
            merged.push(right[j]);
            j += 1;
        }
    }
    merged.extend(left.into_iter().skip(i));
    merged.extend(right.into_iter().skip(j));
    merged
}

这里通过将数组不断分割（分治），然后迭代合并（迭代），避免了深度递归带来的栈溢出问题。