由于后面介绍的数据结构和算法会大量使用到递归，而且递归也是很多讲解数据结构与算法相关书籍的必不可少的章节，所以单独介绍一下递归。
本文主要包括一下几个部分：
- 递归的基本概念
1，基线条件
2，递归条件
3，递归和栈 - 微观分析递归
- 宏观分析递归
- 递归的优点与不足
1，尾部递归
2，循环
递归的基本概念
在计算机科学领域中，递归是通过函数调用本身来实现的。每次成功调用都使得问题的答案范围越来越小，使我们越来越接近问题的答案。
下面来看一下一个简单经典的递归程序：给定一个正整数n，求n的阶乘
n的阶乘是1到n之间所有整数的乘积。例如 5的阶乘就是 5*4*3*2*1 的积。
也就是n的阶乘 = n*(n-1)(n-2)…*1，换个角度，n!=n(n-1)!, (n-1)! = (n-1)*(n-2)!。
我们知道 1!=1，那么这个问题就可以通过递归很好实现了：
public int factorial(int n) {
if (n== 1) {
return 1;
}
return n* factorial(n- 1);
}当n=1的时候说明已经到了最小解了，因为 n! 依赖 (n-1)!的结果，后面以此类推，最后到了1的阶乘，前面的依赖就依次有解了。
基线条件
基线条件（base case）就是递归的终止条件，无限递归的函数也没有意义。无限递归不等于无限循环，无限递归是导致栈溢出，而循环不会。
上面递归程序中的 if(n == 1) 就是基线条件。
递归条件
递归条件（recursive case）就是方法调用本身的条件
上面的递归程序中，递归条件就是n不等于1
调用栈
递归本质是也是函数调用函数，当调用一个函数的时候，会在调用栈(call stack)里创建栈帧(frame)。
Java的函数调用栈与线程一同被创建，属于线程私有，主要用于存储栈帧。
栈帧随方法的调用而创建，方法结束而销毁。
栈帧由以下几个部分组成：
本地变量（Local Variables）
是一个数组。用于保存本地的相关变量。数组的长度在编译阶段就已经确定。一个本地变量可以保存boolean, byte, char, short, int, float、reference(引用)和returnAddress(返回地址)。如果要保存一个double或long型的变量，需要两个连续地址的本地变量(也就是占用数组的两个大小)。操作数栈（Operand Stack）
操作数栈是一个后进先出的栈。在操作数栈中可以一个位置保存double或long
操作数栈主要用于算术运算和方法参数传递。
比如在方法中执行 a+b，首先会把 a和b压入操作数栈中，然后把a和b弹出栈进行相加，然后把结果压入操作数栈中。
又比如 在方法中调用另一个方法，操作数栈用于保存被调用方法的参数和接受该方法的返回值。动态链接（Dynamic Linking）
每个栈帧都包含一个指向运行时的常量池的引用，持有这个引用是为了当前方法支持动态连接(dynamic linking)。在Class文件中，方法的调用和变量的访问都是通过符号引用(symbolic references)。动态链接把这些符号引用转译成具体的方法引用（method references）。方法返回地址
方法执行完毕有两种情况：
正常执行完毕(Normal Method Invocation Completion)
异常执行完毕(Abrupt Method Invocation Completion)
如果没有遇到异常退出的情况，会将返回值传递给该方法的调用者，把返回值压入上层方法的操作数栈。如果执行中遇到异常，并且没有处理这个异常，当前方法退出，这个时候没有值返回。
微观分析递归
对上面的阶乘递归程序，我们对其进行底层分析下。求4的阶乘。
为了方便描述，factorial简写为 f ，可以把每个块当做一个栈帧，简化了其内部细节：
从递推到回归阶段就整个递归过程。
宏观分析递归
通过上面的对递归的微观分析，感觉很简单。因为这是比较简单的递归程序。
如果一个方法中有多种情况下调用方法本身，通过微观分析就会比较复杂。这时候可以通过宏观入手。如果一直纠结这个递归细节，会很难理解这个递归程序。
例如上面的阶乘递归程序，不就是n*(n-1)直到n=1，很容易实现，甚至都不用关心调用栈的具体细节。
从宏观上去思考，更容易把思路放到具体的逻辑上，而不是具体的递归细节。
递归的优点与不足
递归的优点，在多数情况下，递归的实现更加优雅，代码逻辑的可读性更强。但是，如果递归的次数达到一定的数量就会抛出栈溢出错误。
如果使用循环，程序的性能可能更高；如果使用递归，程序可能更容易理解。
尾部递归
如果一个函数中所有递归形式的调用都出现在函数的末尾，递归调用在整个函数中是最后执行的语句并且它的返回值不属于表达式的一部分，称之为尾递归。
例如上面阶乘递归程序就不是尾递归，因为函数最后一行的递归调用属于表达式的一部分：
public int factorial(int n) {
if (n== 1) {
return 1;
}
return n* factorial(n- 1); //递归调用属于表达式的一部分
}下面把这个程序改造成尾递归的形式：
public int factorial2(int num, int result) {
if (num == 1) {
return result;
}
return factorial2(num - 1, num * result);
}需要注意的是，不是所以的语言都支持尾递归。
Java没有对尾递归做优化。分别对阶乘实现一个普通的递归和一个尾部递归：
public int factorial(int num) {
if (num == 1) {
return 1;
}
return num * factorial(num - 1);
}
public int factorial2(int num, int result) {
if (num == 1) {
return result;
}
return factorial2(num - 1, num * result);
}通过 javap 命名查看编译后的文件：
public int factorial(int);
Code:
0: iload_1
1: iconst_1
2: if_icmpne 7
5: iconst_1
6: ireturn
7: iload_1
8: aload_0
9: iload_1
10: iconst_1
11: isub
12: invokevirtual #2 // Method factorial:(I)I
15: imul
16: ireturn
public int factorial2(int, int);
Code:
0: iload_1
1: iconst_1
2: if_icmpne 7
5: iload_2
6: ireturn
7: aload_0
8: iload_1
9: iconst_1
10: isub
11: iload_1
12: iload_2
13: imul
14: invokevirtual #3 // Method factorial2:(II)I
17: ireturnJava没有对尾递归做任何优化处理，Java虽然没有对尾部递归做出优化，但是尾部递归是没有“回归阶段”，因为最后一次方法的执行就可以得到最终结果，可以在Eclipse上分别对上面的两种递归调试下。
C和C++对尾部递归的优化是类似循环的方式， 这样就不会每次递归的时候都去创建栈帧。如：
unsigned fac_tailrec(unsigned acc, unsigned n) {
TOP:
if (n < 2) return acc;
acc = n * acc;
n = n - 1;
goto TOP;
}循环
有的时候解决问题使用普通的循环更加优雅，比如对 [1 ~ n] 的数求和，使用循环累加即可：
public int sum(int n) {
int count = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
count += i;
}
return count;
}如果非得使用递归也行，只是可读性就没有循环直观了：
public int sum(int n) {
if (n == 1)
return 1;
return n + sum(n - 1);
}参考资料
算法图解
算法精解
The Java ® Virtual Machine Specification Java SE 7 Edition