首先，开发软件时应着重关注代码的可读性和可维护性。关注性能特征大多是过早优化。

如果递归有助于编写高质量的代码，那就没有理由不使用它。

对于尾递归和普通循环也是如此。看看这个简单的尾递归函数：

def gcd(a: Int, b: Int) = {
  def loop(a: Int, b: Int): Int =
    if (b == 0) a else loop(b, a%b)
  loop(math.abs(a), math.abs(b))
}

它计算两个数的最大公约数。一旦你知道算法，就能清楚它是如何工作的——用while循环编写这个函数不会使它更清晰。相反，你可能会在第一次尝试时引入一个错误，因为你忘记将新值存储到变量a或b中。

另一方面，看看这两个函数：

def goRec(i: Int): Unit = {
  if (i < 5) {
    println(i)
    goRec(i+1)
  }
}
def goLoop(i: Int): Unit = {
  var j = i
  while (j < 5) {
    println(j)
    j += 1
  }
}

哪一个更容易阅读？它们大致相等——由于Scala的表达式特性，你在尾递归函数中获得的所有语法糖都消失了。

对于递归函数，还有另一件事需要考虑：惰性求值。如果你的代码是惰性求值的，它可以是递归的，但不会发生栈溢出。看看这个简单的函数：

def map(f: Int => Int, xs: Stream[Int]): Stream[Int] = f -> xs match {
  case (_, Stream.Empty) => Stream.Empty
  case (f, x #:: xs)     => f(x) #:: map(f, xs)
}

对于大型输入，它会崩溃吗？我不这么认为：

scala> map(_+1, Stream.from(0).takeWhile(_<=1000000)).last
res6: Int = 1000001

如果使用Scala的List，同样的操作将导致程序崩溃。但由于Stream是惰性的，这不是问题。在这种情况下，你也可以编写一个尾递归函数，但一般来说这并不容易实现。

有许多算法在迭代编写时不会很清晰，其中一个例子是图的深度优先搜索。你想自己维护一个堆栈来保存需要返回的值吗？不会的，因为这样容易出错，而且看起来不美观（除了任何对递归的定义——迭代的深度优先搜索也需要使用堆栈，而“正常”递归也需要使用堆栈——只是隐藏在开发者之后，由编译器维护）。

回到过早优化的问题上，我听到过一个很好的类比：当你遇到一个不能用Int解决的问题时，因为你的数字会变得很大，很可能会溢出，那么不要切换到Long，因为很可能在这里也会溢出。

对于递归来说，这意味着可能有些情况下你会耗尽堆栈，但更有可能的是，当你切换到基于内存的解决方案时，会出现内存不足的错误。更好的建议是找到一个性能不那么差的不同算法。

总之，尽量使用尾递归而不是循环或普通递归，因为它肯定不会耗尽你的堆栈。但是如果你能做得更好，就不要犹豫，尽量做得更好。

对于函数式编程开发者来说，尾递归是比无面循环更友好的朋友。毫无疑问。

在递归中，有两种基本类型：头递归和尾递归。头递归是指函数在进行递归调用之后执行一些额外的计算，可能使用递归调用的结果进行计算。而尾递归则是先进行所有计算，然后进行递归调用。

这种区别的重要性可能不是很明显，但却非常重要！想象一个尾递归函数。它运行，完成所有计算。在最后一个动作中，它准备进行递归调用。此时，堆栈帧还有什么用处呢？没有用处。我们不再需要局部变量，因为我们已经完成了所有计算。我们也不需要知道我们在哪个函数中，因为我们只是要重新进入同一个函数。在尾递归的情况下，Scala可以消除创建新的堆栈帧，而是重用当前的堆栈帧。无论递归调用多少次，堆栈永远不会变得更深。这就是使尾递归在Scala中特殊的巫术。

让我们通过一个例子来看看。

def factorial1(n:Int):Int =
     if (n == 0) 1 else n * factorial1(n -1)
def factorial2(n:Int):Int = {
      def loop(acc:Int,n:Int):Int =
           if (n == 0) 1 else loop(acc * n,n -1)
     loop(1,n)  
}

顺便说一下，有些语言通过将尾递归转换为迭代来实现类似的效果，而不是通过操作堆栈。

而对于头递归，这种方法行不通。你知道为什么吗？想象一个头递归函数。首先它做一些工作，然后进行递归调用，然后再做一些工作。我们不能在进行递归调用时重新使用当前的堆栈帧。我们在递归调用完成后仍然需要堆栈帧信息。它包含了我们的局部变量，包括递归调用返回的结果（如果有的话）。

那么，问题来了。例子函数factorial1是头递归还是尾递归？它做了什么呢？(A)它检查参数是否为0。(B)如果是，返回1，因为0的阶乘是1。(C)如果不是，则返回n乘以递归调用的结果。在结束函数之前，我们输入的最后一行代码是递归调用。这是尾递归，对吗？错了。首先进行递归调用，然后将n与结果相乘，并返回这个乘积。这实际上是头递归（或者是中间递归，如果你喜欢），因为递归调用不是发生在最后。

更多信息请参考链接：https://oldfashionedsoftware.com/2008/09/27/tail-recursion-basics-in-scala/

这个问题是关于尾递归和头递归的区别以及解决方法的。尾递归是在所有计算完成后进行递归调用，而头递归是在进行递归调用之前进行一些额外的计算。在尾递归中，Scala可以消除创建新的堆栈帧，而是重用当前的堆栈帧，从而避免堆栈溢出的问题。然而，头递归无法重用当前的堆栈帧，因为在递归调用之后仍然需要堆栈帧信息。

以上是关于尾递归和头递归的基本概念和区别的讲解。通过理解它们的不同之处，我们可以在编写递归函数时选择合适的方式，从而提高代码的效率和性能。

尾递归与经典递归之间的区别

在函数式编程中，一切都必须产生某个值。Scala中的while循环并不产生任何表达式，只有副作用（例如更新某个变量）。它的存在只是为了支持那些来自命令式编程背景的程序员。Scala鼓励开发者重新考虑将while循环替换为递归，因为递归总是会产生某个值。因此，根据Scala的说法：“递归是新的迭代”。

然而，前面的说法存在一个问题：尽管“常规”递归代码更容易阅读，但它会带来性能损失，并且存在堆栈溢出的风险。另一方面，尾递归代码永远不会导致堆栈溢出（至少在Scala中），并且性能与循环相同（实际上，我确信Scala会将所有尾递归调用转换为普通的迭代）。

回到问题本身，坚持使用“常规”递归没有什么问题，除非：

1. 在计算大数时会导致堆栈溢出。

2. 尾递归可以带来明显的性能提升。

在我看来，无论何时处理集合（通常是这样），尤其是当你编写一些API时（你希望该API可能有广泛的用途范围），例如Scala中的map()、flatMap()方法，它们最终都会从头到尾进行重构。即使不是你开发的API，很难猜测用户的堆栈是否会溢出。在实现某个算法的早期阶段，用自然的方式表达你的思想是有道理的。

所以，尾递归是解决这个问题的方法。尾递归可以将原本使用循环的算法转换为递归调用。通过使用尾递归，代码将不会导致堆栈溢出，并且性能与循环相同。在处理大量数据时，尾递归可以带来明显的性能提升。

总结起来，尾递归是一种更好的替代传统递归的方法，它可以避免堆栈溢出并提高性能。无论是处理大量数据还是编写可重用的API，尾递归都是一个值得考虑的选择。