tail尾递归lambda函数的尾调用优化
我正在尝试编写递归匿名函数，到目前为止，对我而言，使用Y combinator是非常有用的。
%{ Call lambda function with any number of arguments. %}
call_ = @feval;
%{ Internal subroutine for function IF_. %}
if__ = @(varargin) varargin{3 - varargin{1}}();
%{ If predicate PRED is true, evaluate thunk IF_CLAUSE. %}
% { Otherwise, evaluate thunk ELSE_CLAUSE. %}
if_ = @(pred, if_clause, else_clause) if__(pred, if_clause, else_clause);
%{ Determine if X is a cell array. %}
is_cell_ = @(x) isa(x, 'cell');
%{ Call function FUNC with elements in argument list ARG_LS as arguments. %}
apply_ = @(func, arg_ls) if_(is_cell_(arg_ls), ...
@() func(arg_ls{:}), ...
@() func(arg_ls(:)));
%{ Compute a fixed point for the function H. %}
Y_ = @(h) call_(@(x) x(x), @(g) h(@(varargin) apply_(g(g), varargin)));
因此，例如，要定义阶乘，我们可以使用Y组合器：
make_fact__ = @(f) @(n, accum) if_(n == 0, @() accum, @() f(n - 1, n * accum))
fact__ = Y_(make_fact__)
fact_ = @(n) fact__(n, 1)
fact_(5)
注意上面定义的阶乘是尾递归。 无论如何要优化尾部调用，以便尾部递归函数不会为大N打击栈？
搜索互联网给了我Python中的等价问题（Python是否优化尾递归？），但我无法真正使它在Octave / Matlab中工作，只使用匿名函数。
我还发现了一些关于蹦床的文章，我发现很难仅使用匿名函数来实现try-catch，这在蹦床的实现中是必需的。
谢谢！
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