numba python怎样优化递归函数

Numba 是一个用于加速 Python 代码的 JIT 编译器，它可以将 Python 函数编译成本地机器码，从而提高性能。要使用 Numba 优化递归函数，你可以使用 @numba.njit 装饰器。下面是一个使用 Numba 优化递归函数的示例：

import numba
from numba import njit

@njit
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)

n = 100
result = factorial(n)
print(f"Factorial of {n} is {result}")

在这个示例中，我们定义了一个名为 factorial 的递归函数，用于计算阶乘。我们使用 @njit 装饰器将其编译为本地机器码。然后，我们调用该函数并打印结果。

需要注意的是，Numba 对递归函数的支持有限，因为它会将递归调用展开为循环。因此，对于某些具有大量递归层次的复杂递归函数，Numba 可能无法提供显著的性能提升。在这种情况下，你可能需要考虑使用其他优化技术，如动态规划或尾递归优化。