递归的本质
一个求和理解过程
/* 递归 */
int recur(int n) {
// 终止条件
if (n == 1)
return 1;
// 递：递归调用
int res = recur(n - 1);
// 归：返回结果
return n + res;
}
为什么要用递归？
查找文件
递归代码（简洁优雅）：
/**
* 递归方式实现文件搜索
* 优势：代码简洁，直接反映树形结构的遍历逻辑
* @param dir 当前要搜索的目录对象
*/
void search(File dir) {
// 获取当前目录下的所有文件和子目录
for (File f : dir.listFiles()) {
// 如果是文件，则进行检查处理
if (f.isFile()) {
checkFile(f); // 对文件进行自定义检查（如文件名匹配等）
}
// 如果是目录，则递归调用自身进行搜索
else if (f.isDirectory()) {
search(f); // 递归调用，自动处理任意深度的目录层级
}
}
}
循环代码（维护复杂）：
/**
* 迭代方式处理当前目录对象（与递归参数语义完全一致）
* @param currentDir 当前要处理的目录对象
*/
void iterativeSearch(File currentDir) {
// 参数校验
if (currentDir == null || !currentDir.isDirectory()) {
return; // 与递归版本行为一致，非法输入直接返回
}
// 使用双端队列作为栈（实现深度优先搜索）
Deque<File> dirStack = new ArrayDeque<>();
dirStack.push(currentDir); // 初始放入当前目录
while (!dirStack.isEmpty()) {
File dir = dirStack.pop();
File[] children = dir.listFiles();
if (children == null) continue; // 处理无权限情况
for (File f : children) {
if (f.isFile()) {
checkFile(f); // 文件处理
} else if (f.isDirectory()) {
dirStack.push(f); // 子目录入栈（后续处理）
}
}
}
}
扩展
调用栈
递归每次调用本身，都会在系统内存新建开一个空间存储。可能会导致：
- 比普通循环更耗费内存空间
- 递归调用函数会产生额外开销，时间效率一般也会更低
递归树
一个调用产生了两个调用分支。这样不断递归调用下去， 最终将产生一棵层数为 n 的递归树（recursion tree）。
当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列”为例。代码如下：
/* 斐波那契数列：递归 */
int fib(int n) {
// 终止条件 f(1) = 0, f(2) = 1
if (n == 1 || n == 2)
return n - 1;
// 递归调用 f(n) = f(n-1) + f(n-2)
int res = fib(n - 1) + fib(n - 2);
// 返回结果 f(n)
return res;
}
递归树如下：
