TL;DR
为一个已排序的链表去重，斟酌到很长的链表，须要尾挪用优化。系列目次见 前言和目次 。
需求
完成一个 removeDuplicates() 函数，给定一个升序分列过的链表，去除链表中反复的元素，并返回修正后的链表。抱负状况下链表只应该被遍历一次。
var list = 1 -> 2 -> 3 -> 3 -> 4 -> 4 -> 5 -> null
removeDuplicates(list) === 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> null假如传入的链表为 null 就返回 null 。
这个解决计划须要斟酌链表很长的状况，递归会形成栈溢出，所以递归计划必需用到尾递归。
由于篇幅限定，这里并不诠释什么是尾递归，想细致相识的能够先看看 尾挪用 的定义。
递归版本 – 非尾递归
对数组或许链表去重本身是个名堂许多的算法，但假如链表是已排序的，解法就单一许多了，由于反复的元素都是相邻的。假定链表为 a -> a1 -> a2 ... aN -> b ，个中 a1 到 aN 都是对 a 的反复，那末去重就是把链表变成 a -> b 。
由于递归版本没有轮回，所以一次递归操纵只能减去一个反复元素，比方第一次去除 a1 ，第二次去除 a2 。
先看一个简朴的递归版本，这个版本递归的是 removeDuplicates 本身。先取链表的头结点 head，假如发明它跟以后的节点有反复，就让 head 指向以后的节点（减去一个反复），然后再把 head 放入下一个递归里。假如没有反复，则递归 head 的下一个节点，并把效果指向 head.next 。
function removeDuplicates(head) {
if (!head) return null
const nextNode = head.next
if (nextNode && head.data === nextNode.data) {
head.next = nextNode.next
return removeDuplicates(head)
}
head.next = removeDuplicates(nextNode)
return head
}这个版本只需第一个 return removeDuplicates(head) 处是尾递归，末了的 return head 并非。所以这个解法并不算完全的尾递归，但机能并不算差。经我测试能够处置惩罚 30000 个节点的链表，但 40000 个就一定会栈溢出。
递归版本 – 尾递归
许多递归没办法天然的写成尾递归，实质缘由是没法在屡次递归历程当中保护共有的变量，这也是轮回的上风地点。上面例子中的 head.next = removeDuplicates(nextNode) 就是一个典范，我们须要保存 head 这个变量，幸亏递归完毕把效果赋值给 head.next 。尾递归优化的基本思绪，就是把共有的变量继承传给下一个递归历程，这类做法每每须要用到分外的函数参数。下面是一个转变后的尾递归版本：
function removeDuplicatesV2(head, prev = null, re = null) {
if (!head) return re
re = re || head
if (prev && prev.data === head.data) {
prev.next = head.next
} else {
prev = head
}
return removeDuplicatesV2(head.next, prev, re)
}我们加了两个变量 prev 和 re 。prev 代表 head 的前一个节点，在递归历程当中我们推断的是 prev 和 head 是不是有反复。为了末了能返回链表的头我们加了 re 这个参数，它是末了的返回值。re 仅仅指向最最先的 head ，也就是第一次递归的链表的头结点。由于这个算法是修正链表本身，只需链表非空，头结点作为返回值就是肯定的，纵然链表开首就有反复，被移除的也是头结点以后的节点。
怎样测试尾递归
起首我们须要一个支撑尾递归优化的环境。我测试的环境是 Node v7 。Node 应该是 6.2 以后就支撑尾递归优化，但须要指定 harmony_tailcalls 参数开启，默许并不启动。我用的 Mocha 写测试，所以把参数写在 mocha.opts 里，设置以下：
--use_strict
--harmony_tailcalls
--require test/support/expect.js其次我们须要一个方法来天生很长的，随机反复的，生序分列的链表，我的写法以下：
// Usage: buildRandomSortedList(40000)
function buildRandomSortedList(len) {
let list
let prevNode
let num = 1
for (let i = 0; i < len; i++) {
const node = new Node(randomBool() ? num++ : num)
if (!list) {
list = node
} else {
prevNode.next = node
}
prevNode = node
}
return list
}
function randomBool() {
return Math.random() >= 0.5
}然后就能够测试了，为了轻易同时测试溢出和不溢出的状况，写个 helper ，这个 helper 简朴的推断函数是不是抛出 RangeError 。由于函数的逻辑已经在之前的测试中保证了，这里就不测试效果是不是准确了。
function createLargeListTests(fn, { isOverflow }) {
describe(`${fn.name} - max stack size exceed test`, () => {
it(`${isOverflow ? 'should NOT' : 'should'} be able to handle a big random list.`, () => {
Error.stackTraceLimit = 10
expect(() => {
fn(buildRandomSortedList(40000))
})[isOverflow ? 'toThrow' : 'toNotThrow'](RangeError, 'Maximum call stack size exceeded')
})
})
}
createLargeListTests(removeDuplicates, { isOverflow: true })
createLargeListTests(removeDuplicatesV2, { isOverflow: false })完全的测试见 GitHub 。
顺带一提，以上两个递归计划在 Codewars 上都邑栈溢出。这是由于 Codewars 虽然用的 Node v6 ，但并没有开启尾递归优化。
轮回版本
思绪一致，就不赘述了，直接看代码：
function removeDuplicatesV3(head) {
for (let node = head; node; node = node.next) {
while (node.next && node.data === node.next.data) node.next = node.next.next
}
return head
}能够看到，由于轮回体外的共有变量 node 和 head ，这个例子代码比递归版本要简朴直观许多。
总结
轮回和递归没有孰优孰劣，各有适宜的场所。这个 kata 就是一个轮回比递归简朴的例子。别的，尾递归由于要通报中心变量，所以写起来的觉得会更相似轮回而不是一般的递归思绪，这也是为何我对大部分 kata 没有做尾递归的缘由 — 这个教程的目标是展现递归的思绪，而尾递归有时候达不到这一点。
算法相干的代码和测试我都放在 GitHub 上，假如对你有协助请帮我点个赞！
