如何理解“递归”？
递归是一种应用非常广泛的算法（或者编程技巧）。之后我们要讲的很多数据结构和算法的编码实现都要用到递归，比如 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等等。所以，搞懂递归非常重要，否则，后面复杂一些的数据结构和算法学起来就会比较吃力。
一个简单例子，电影院里面太黑了，看不清，没法数，请问现在坐在第几排的问题。
于是你就问前面一排的人他是第几排，你想只要在他的数字上加一，就知道自己在哪一排了。但是，前面的人也看不清啊，所以他也问他前面的人。就这样一排一排往前问，直到问到第一排的人，说我在第一排，然后再这样一排一排再把数字传回来。直到你前面的人告诉你他在哪一排，于是你就知道答案了。
f(n)=f(n-1)+1 其中，f(1)=1
f(n) 表示你想知道自己在哪一排，f(n-1) 表示前面一排所在的排数，f(1)=1 表示第一排的人知道自己在第一排。有了这个递推公式，我们就可以很轻松地将它改为递归代码，如下：
int f(int n) {
if (n == 1) return 1;
return f(n-1) + 1;
}
递归需要满足的三个条件
刚刚这个例子是非常典型的递归，那究竟什么样的问题可以用递归来解决呢？我总结了三个条件，只要同时满足以下三个条件，就可以用递归来解决。
- 一个问题的解可以分解为几个子问题的解
何为子问题？子问题就是数据规模更小的问题。比如，前面讲的电影院的例子，你要知道，“自己在哪一排”的问题，可以分解为“前一排的人在哪一排”这样一个子问题。
- 这个问题与分解之后的子问题，除了数据规模不同，求解思路完全一样
比如电影院那个例子，你求解“自己在哪一排”的思路，和前面一排人求解“自己在哪一排”的思路，是一模一样的。
- 存在递归终止条件
把问题分解为子问题，把子问题再分解为子子问题，一层一层分解下去，不能存在无限循环，这就需要有终止条件。
还是电影院的例子，第一排的人不需要再继续询问任何人，就知道自己在哪一排，也就是 f(1)=1，这就是递归的终止条件。
如何编写递归代码？
刚刚铺垫了这么多，现在我们来看，如何来写递归代码？我个人觉得，写递归代码最关键的是写出递推公式，找到终止条件，剩下将递推公式转化为代码就很简单了。
假如这里有 n 个台阶，每次你可以跨 1 个台阶或者 2 个台阶，请问走这 n 个台阶有多少种走法？
我们仔细想下，实际上，可以根据第一步的走法把所有走法分为两类，第一类是第一步走了 1 个台阶，另一类是第一步走了 2 个台阶。所以 n 个台阶的走法就等于先走 1 阶后，n-1 个台阶的走法 加上先走 2 阶后，n-2 个台阶的走法。用公式表示就是：
f(1) = 1;
f(2) = 2;
f(n) = f(n-1)+f(n-2)
我总结一下，写递归代码的关键就是找到如何将大问题分解为小问题的规律，并且基于此写出递推公式，然后再推敲终止条件，最后将递推公式和终止条件翻译成代码。
编写递归代码的关键是，只要遇到递归，我们就把它抽象成一个递推公式，不用想一层层的调用关系，不要试图用人脑去分解递归的每个步骤。
递归代码要警惕堆栈溢出
我在“栈”那一节讲过，函数调用会使用栈来保存临时变量。每调用一个函数，都会将临时变量封装为栈帧压入内存栈，等函数执行完成返回时，才出栈。系统栈或者虚拟机栈空间一般都不大。如果递归求解的数据规模很大，调用层次很深，一直压入栈，就会有堆栈溢出的风险。
那么，如何避免出现堆栈溢出呢？
我们可以通过在代码中限制递归调用的最大深度的方式来解决这个问题。递归调用超过一定深度（比如 1000）之后，我们就不继续往下再递归了，直接返回报错。还是电影院那个例子，我们可以改造成下面这样子，就可以避免堆栈溢出了。不过，我写的代码是伪代码，为了代码简洁，有些边界条件没有考虑，比如 x<=0。
递归代码要警惕重复计算
除此之外，使用递归时还会出现重复计算的问题。
我们想要计算 f(5)，需要先计算 f(4) 和 f(3)，而计算 f(4) 还需要计算 f(3)，因此，f(3) 就被计算了很多次，这就是重复计算问题。
为了避免重复计算，我们可以通过一个数据结构（比如散列表）来保存已经求解过的 f(k)。当递归调用到 f(k) 时，先看下是否已经求解过了。如果是，则直接从散列表中取值返回，不需要重复计算，这样就能避免刚讲的问题了。
按照上面的思路，我们来改造一下刚才的代码：
public int f(int n) {
if (n == 1) return 1;
if (n == 2) return 2;
// hasSolvedList可以理解成一个Map，key是n，value是f(n)
if (hasSolvedList.containsKey(n)) {
return hasSolvedList.get(n);
}
int ret = f(n-1) + f(n-2);
hasSolvedList.put(n, ret);
return ret;
}
除了堆栈溢出、重复计算这两个常见的问题。递归代码还有很多别的问题。
在时间效率上，递归代码里多了很多函数调用，当这些函数调用的数量较大时，就会积聚成一个可观的时间成本。在空间复杂度上，因为递归调用一次就会在内存栈中保存一次现场数据，所以在分析递归代码空间复杂度时，需要额外考虑这部分的开销，比如我们前面讲到的电影院递归代码，空间复杂度并不是 O(1)，而是 O(n)。
怎么将递归代码改写为非递归代码？
我们刚说了，递归有利有弊，利是递归代码的表达力很强，写起来非常简洁；而弊就是空间复杂度高、有堆栈溢出的风险、存在重复计算、过多的函数调用会耗时较多等问题。所以，在开发过程中，我们要根据实际情况来选择是否需要用递归的方式来实现。
那我们是否可以把递归代码改写为非递归代码呢？比如刚才那个电影院的例子，我们抛开场景，只看 f(x) =f(x-1)+1 这个递推公式。我们这样改写看看
int f(int n) {
int ret = 1;
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
ret = ret + 1;
}
return ret;
}
同样，第二个例子也可以改为非递归的实现方式。
int f(int n) {
if (n == 1) return 1;
if (n == 2) return 2;
int ret = 0;
int pre = 2;
int prepre = 1;
for (int i = 3; i <= n; ++i) {
ret = pre + prepre;
prepre = pre;
pre = ret;
}
return ret;
}
那是不是所有的递归代码都可以改为这种迭代循环的非递归写法呢？
笼统地讲，是的。因为递归本身就是借助栈来实现的，只不过我们使用的栈是系统或者虚拟机本身提供的，我们没有感知罢了。如果我们自己在内存堆上实现栈，手动模拟入栈、出栈过程，这样任何递归代码都可以改写成看上去不是递归代码的样子。
但是这种思路实际上是将递归改为了“手动”递归，本质并没有变，而且也并没有解决前面讲到的某些问题，徒增了实现的复杂度。
必练操作
- 递归编程实现斐波那契数列求值 f(n)=f(n-1)+f(n-2)
- 编程实现求阶乘 n!
- 编程实现一组数据集合的全排列
/**
* 求斐波拉契数列 F(0)=0，F(1)=1, F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)（n ≥ 2，n ∈ N*）
*/
static int fibonacci(int n) {
if (n == 0) {
return 0;
}
if (n == 1) {
return 1;
}
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}
/**
* 求阶乘
*/
static int factorial(int n) {
// 已知 f（0） = 1;
if (n == 0) {
return 1;
}
return factorial(n - 1) * n;
}
static void swap(Integer[] array, int i, int j) {
// System.out.println("i = " + i + ", j = " + j);
if (i != j) {
Integer t = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = t;
}
}
/*
* 递归输出序列的全排列
*/
static void fullArray(Integer[] array, int index) {
// System.out.println("index = " + index + ", arraySize = " + array.length);
int arraySize = array.length;
if (index == arraySize) {
// System.out.println("index == arraySize: " + index + "== " + arraySize);
for(int i = 0; i < arraySize; ++i) {
System.out.print(array[i]);
System.out.print(' ');
}
System.out.println();
} else if(index < arraySize) {
// System.out.println("index < arraySize: " + index + "< " + arraySize);
for(int i = index; i < arraySize; ++i) {
swap(array, i, index);
fullArray(array, index + 1);
// 调用结束之后还需要回溯将交换位置的元素还原，以供其他下降路径使用
swap(array, i, index);
}
}
}
}
内容小结
递归是一种非常高效、简洁的编码技巧。只要是满足“三个条件”的问题就可以通过递归代码来解决。
不过递归代码也比较难写、难理解。编写递归代码的关键就是不要把自己绕进去，正确姿势是写出递推公式，找出终止条件，然后再翻译成递归代码。
递归代码虽然简洁高效，但是，递归代码也有很多弊端。比如，堆栈溢出、重复计算、函数调用耗时多、空间复杂度高等，所以，在编写递归代码的时候，一定要控制好这些副作用。
递归求全排列不太好理解，之后需多看。
参考
10 | 递归：如何用三行代码找到“最终推荐人”？ https://time.geekbang.org/column/article/41440