为什么使用 boost::multi precision::cpp_int 会影响这里的尾调用优化

我有一些模板化代码，编译器可以对大多数数据类型进行尾部调用优化，但不能对其他数据类型进行尾部调用优化。代码实现了pow()

template<typename T, typename U>
void powRecurse(T& x, U& y, T& acc)
{
   if(y == 0) {
      acc = Identity<T>;
      return;
   }
   if(y == 1) {
      acc = acc * x;
      return;
   }
   if(y % 2 == 1) {
      acc = acc * x;
      y = y - 1;
   }
   x = x*x; 
   y = y/2;
   powRecurse<T, U>(x, y, acc);
}

template<typename T, typename U>
T tailPow(T x, U y)
{
   T rv = Identity<T>;
   powRecurse<T, U>(x, y, rv);
   return rv;
}

参数 T 的类型似乎对尾部调用优化没有影响，我尝试过的任何类型都可以使用参数 U 的正确类型进行尾部调用优化。如果参数 U 是 uint64_t ，则编译器可以尾部调用优化。如果它是 boost::multi precision::cpp_int 那么编译器不会尾部调用优化。

我还尝试将 uint64_t 包装在一个类中，并在 int 类型上包装一个模板包装器，这两个尾部调用都进行了优化。

有什么理由不应该尾部调用优化吗？显然我可以循环这个，但我真的只是想理解这里的语言或编译器问题。

惰性求值意味着所有“递归”函数调用实际上都是不同的函数模板实例化。

参见例如这里有类似的讨论：

• Boost 多精度：递归模板实例化超出最大长度 256
• or here 如何将 sqrt 和 ceil 与 Boost::multi precision 一起使用？

因此，您可以通过选择退出惰性求值模板表达式来获得您期望的所有 tail-coll 实现细节（boost::multiprecision::et_off如链接中所述），但请务必检查减少的代码大小和感知的 TCO 优化actually导致性能提高。

实际上，某些算法受益于表达式模板，这些模板可以跳过常见的子表达式、重新排序无损操作等。