递归(英语:Recursion),又译为递回,
在数学与计算机科学中,是指在函数的定义中使用函数自身的方法。(本文要讨论的重点)
递归一词还较常用于描述以自相似方法重复事物的过程。(指一种行为)
思考下面的blah()函数会发生什么?
它会无限调用自己。blah()会调用自己,被调用的blah()会再调用自己,无限循环下去。
blah()会无限调用自己。你觉得调用栈会变成什么样?
在无限递归中,计算机会一直把同一个函数压入调用栈。调用栈的大小不断增加,最终会耗尽计算机的短期存储。这就会导致栈溢出错误,即计算机会停止递归然后报错:“没内存了,不干了。”
图像辅助理解:
递归和循环的关系?
大部分的编程场景里,递归能做的事情,都能转换为循环结构去做。
同理,大部分使用循环的场合能替换为递归。
先来继续探索递归的工作方式。
当number为0时,代码不会再调用countdown(),而是直接返回。这样就不会无限调用下去。在递归术语中,这种函数不再继续递归的情形称为基准情形。因此0就是countdown()函数的基准情形。每个递归函数都需要至少一个基准情形才能避免无限调用。
function countdown(number) { console.log(number); if(number === 0) { return; } else { countdown(number - 1); } }
而阅读递归代码,从基准情形开始慢慢向上分析是理解递归代码的好方法。
解释如下代码:
def factorial(number) if number == 1 return 1 else return number * factorial(number - 1) end end
解释这段代码在计算机内部都做了什么操作:
在计算机执行到factorial(3)的end关键字前,factorial(3)并未执行完。因此我们遇到了一种奇怪的情况。计算机还未执行完factorial(3),却要在执行factorial(3)的过程中开始执行factorial(2)。
在计算机执行到factorial(3)的end关键字前,factorial(3)并未执行完。因此我们遇到了一种奇怪的情况。计算机还未执行完factorial(3),却要在执行factorial(3)的过程中开始执行factorial(2)。
但这并未结束,因为factorial(2)还会调用factorial(1)。这听起来有些不可思议:在执行factorial(3)的过程中,计算机调用了factorial(2)。而在执行factorial(2)时,计算机又调用了factorial(1)。
从结果来看,在执行factorial(1)时,factorial(2)和factorial(3)都仍处在执行过程中。
计算机该如何记录这些过程呢?
它需要记得,在执行完factorial(1)之后返回并执行factorial(2)。然后在执行完factorial(2)之后返回并继续完成factorial(3)。
计算机使用栈来记录正在调用的函数。这个栈有一个恰如其分的名字——调用栈。
总结:
但能使用递归并不代表应该使用递归。递归并不比for循环优雅或者高效多少。使用递归还是循环,需要思考一下,
学习了递归的原理之后,就可以用递归来解决一些原本无法解决的问题了。有一类问题很适合递归:这类问题有很多层,但我们不知道到底有几层。
需求:递归删除系统文件;(并不能知道这个文件夹下还有多深的文件夹)
需求: 需要将评论列表中所有子评论取出。这种情况下需要用到递归;
递归的思想是,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题相似的问题,以这样的思路去解决问题,这样可以极大的减少代码量,
递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。