JAVA 递归

最新推荐文章于 2025-10-24 10:08:57 发布
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public List<Node> ToTreeNodes(String startId){

    List<ProductType> plist = this.productTypeService.list().getRows();

    List<Node> listNodes = new ArrayList<Node>();

    LoadTreeNode(plist, listNodes, startId);// 生成 树节点时，根据 pid=0的根节点 来生成

    return listNodes;
}

public static void LoadTreeNode(List<ProductType> plist,List<Node> listNodes,String pid) {
   for (ProductType p : plist) {

      // 如果组织父id=参数
      if (pid.equals(p.getParentId())) {

      Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();

      map.put("url", p.getUrl());

      // 将 组织转成 树节点
      Node node = new Node(p.getId(), p.getName(), "closed",new ArrayList<Node>(),null, map); 
     // 注意千千万要 new new// ArrayList<Node>();
     // 将节点 加入到 树节点集合
     listNodes.add(node);
     // 递归 为这个新创建的 树节点找 子节点
     LoadTreeNode(plist, node.getChildren(), node.getId());
     }
   }
}

 

Java递归遍历树形结构
09-02
在给定的标题和描述中，我们看到的是如何使用Java递归遍历来遍历和构建树形菜单。 首先，我们需要了解递归的基本概念。递归是一种函数或方法调用自身的技术，通常在解决具有相同基本结构的问题时非常有用。在树形...
java递归与非递归实现扫描文件夹下所有文件
08-28
Java递归与非递归实现扫描文件夹下所有文件 Java递归与非递归实现扫描文件夹下所有文件是Java编程中的一种常见需求，通过递归和非递归两种方式来实现对文件夹下所有文件的扫描。 一、Java递归方式实现扫描文件夹...
java 递归
qq_45870494的博客
12-01 244
1、定义 (什么是递归？) 在数学与计算机科学中，递归(Recursion)是指在函数的定义中使用函数自身的方法。实际上，递归，顾名思义，其包含了两个意思：递 和 归，这正是递归思想的精华所在。 2、递归思想的内涵(递归的精髓是什么？) 正如上面所描述的场景，递归就是有去（递去）有回（归来），如下图所示。“有去”是指：递归问题必须可以分解为若干个规模较小，与原问题形式相同的子问题，这些子问题可以用...
java 递归
sun_shinel的博客
02-15 272
递归的体现就是函数自身调用函数自身 递归主要解决什么问题呢？ 一般而言，但凡能够被迭代（循环）解决的问题，递归都可以 递归解决的问题，迭代就不一定了 递归其实是分治法的一种实现方式（一种实现思路） 递归就是函数在进栈，进栈的次数多了，势必会占内存，无法避免的 在某些问题上，递归所写的代码要比迭代写的代码少 在某些问题上，迭代是写不出来的，所以只能用递归 ...
Java基础-递归
weixin_61835075的博客
10-24 1038
递归是指在函数的定义中使用函数自身的方法。基线条件（Base Case）：递归终止的条件，防止无限递归递归条件（Recursive Case）：函数调用自身的部分，将问题分解为更小的子问题递归是Java中强大但需要谨慎使用的特性。它提供了优雅的问题解决方案，特别适合具有自相似结构的问题。然而，开发者需要意识到其潜在的性能和栈溢出风险。通过合理设计基线条件、优化递归结构以及在适当时候转换为迭代，可以充分发挥递归的优势。最佳实践建议从小规模问题开始测试递归实现为递归方法添加详细的文档说明其终止条件。
Java递归算法遍历部门代码示例
08-28
Java 递归算法遍历部门代码示例 Java 递归算法遍历部门代码示例是指使用 Java 语言实现的递归算法来遍历部门树结构的示例代码。该示例代码主要用于介绍如何使用 Java 递归算法来遍历部门树结构，具有较高的借鉴价值...
Java递归实现斐波那契数列
08-28
Java递归实现斐波那契数列 Java递归实现斐波那契数列是 Java 编程语言中的一种编程技巧，通过递归算法来实现斐波那契数列的生成。斐波那契数列是一个著名的数列，前面几个数字是0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、...
Java递归将List转为树形结构Java递归将List转为树形结构
12-01
Java递归将List转为树形结构 博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38500202/article/details/110456363
JAVA 递归
qq_45018669的博客
10-15 3291
递归的思想：将大规模的问题变成小规模的问题，问题不变，规模变小 递归：你打开面前这扇门，看到屋里面还有一扇门。你走过去，发现手中的钥匙还可以打开它，你推开门，发现里面还有一扇门，你继续打开它。若干次之后，你打开面前的门后，发现只有一间屋子，没有门了。然后，你开始原路返回，每走回一间屋子，你数一次，走到入口的时候，你可以回答出你到底用这你把钥匙打开了几扇门。 　　 循环：你打开面前这扇门，看到屋里面...
Java递归
Qqidian的博客
08-25 236
Java递归 递归,指在当前方法内调用自己的这种现象. 递归演示: public void method(){ System.out.println("递归的演示") //在当前方法内调用自己 method(); } 递归分为两种 直接递归 递归的代码演示,计算1-n之间的和,使用递归完成 public class DiGuiDemo { public static voi...
递归算法、递归的注意事项、递归案例（Java实现）
sc179的博客
10-22 1955
目录1 概述2 简单案例2.1 计算1 ~ n的和2.2 递归求阶乘2.3 递归打印多级目录3 综合案例3.1 文件搜索3.2 过滤器优化文件搜索3.3 Lambda优化文件搜索 1 概述 递归：方法自身调用自身的现象。 递归分类: 直接递归：方法直接调用自身。 间接递归：方法通过间接的方式调用自身，比如A方法调用B方法，B方法调用C方法，C方法调用A方法。 注意事项： 递归一定要有条件限定，保证递归能停下来，否则会发生栈内存溢出； 虽然设定限定条件，但递归次数依然不能太多，否则也会可能栈内存溢出；
Java 递归
最新发布
11-23
<think> 首先，用户的问题是："我想获取关于Java递归的相关信息，如使用方法、示例、原理等 请问Java递归的使用方法、示例及原理"。我需要基于系统指令来回答。 系统指令包括： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，保证回答真实可靠。 用户引用了三个来源： - 引用[1]：关于Java递归的基本概念，包括计算1到100的和的示例。 - 引用[2]：关于递归和回溯算法，包括时间复杂度的分析。 - 引用[3]：关于Java中的递归优化，如尾递归优化和记忆化。 我需要综合这些信息来构建回答。用户的需求是Java递归的使用方法、示例和原理。 结构化回答： 1. **引言**：简要介绍递归。 2. **原理**：解释递归的工作原理，包括基本情况（base case）和递归情况（recursive case）。 3. **使用方法**：描述如何在Java中使用递归。 4. **示例**：提供具体的Java代码示例。 - 根据引用[1]，计算1到100的和。 - 根据引用[3]，阶乘的递归实现和优化。 - 根据引用[2]，可以添加一个回溯算法的例子，但用户主要关注递归，所以可能保持聚焦。 5. **优化**：讨论递归的潜在问题（如栈溢出）和优化方法，如尾递归和记忆化（来自引用[3]）。 6. **总结**：总结关键点。 7. **相关问题**：生成相关问题。 引用：当引用内容时，在段落末尾添加引用标识。例如，提到递归的基本概念时引用[^1]。 数学表达式：如果涉及数学，如时间复杂度，使用$...$或$$...$$。 回答语言：中文。 生成相关问题：在最后添加§§相关问题§§部分。 大纲： - **Java递归的原理** - 递归是一种函数调用自身的技术。 - 包括基本情况和递归情况。 - 原理基于分治思想。 - **Java递归的使用方法** - 定义一个方法，在其中调用自身。 - 确保有终止条件以避免无限递归。 - **示例** - 示例1：计算1到100的和（来自引用[1]）。 - 代码：定义一个递归方法sum(n) = n + sum(n-1)，基本条件是n==1时返回1。 - 示例2：阶乘计算（来自引用[3]）。 - 普通递归和尾递归优化版本。 - 示例3：斐波那契数列（来自引用[3]），使用记忆化优化。 - **优化** - 栈溢出问题：递归深度过大时导致StackOverflowError。 - 尾递归优化：模拟尾递归来减少栈空间使用。 - 记忆化：缓存结果减少重复计算。 - **注意事项** - 递归在数据量大时可能效率低，考虑迭代替代。 - 调试递归可能较复杂。 相关问题： 1. 如何避免递归中的栈溢出问题？ 2. 递归和迭代在Java中哪个更高效？ 3. 递归在哪些实际场景中常用？如文件系统遍历、树结构处理（来自引用[2]可能提到回溯）。 确保LaTeX正确：例如，时间复杂度如$O(n)$或$O(2^n)$。 现在，构建回答。 </think> ### Java递归的使用方法、示例及原理 递归是一种编程技术，允许函数调用自身来解决复杂问题。在Java中，递归常用于分解问题为更小的子问题，直到达到可直接解决的基本情况。以下是基于引用内容的详细解释，包括原理、使用方法和代码示例。 #### 1. **递归的原理** 递归的工作原理基于两个核心概念： - **基本情况（Base Case）**：递归结束的条件，防止无限递归。例如，当问题规模缩小到可直接求解时，函数返回结果。 - **递归情况（Recursive Case）**：函数调用自身处理更小的子问题，逐步逼近基本情况。原理上，递归通过函数调用栈（Call Stack）实现，每次递归调用会分配一个新的栈帧（Stack Frame），存储局部变量和返回地址。当递归深度过大时，可能导致栈溢出（StackOverflowError），因为Java栈空间有限[^1][^3]。 数学上，递归函数的执行时间常表示为递归方程。例如，阶乘函数$n!$的递归定义为： $$ n! = n \times (n-1)! \quad \text{for} \quad n > 0, \quad \text{with base case} \quad 0! = 1 $$ 其时间复杂度通常为$O(n)$，但未优化时空间复杂度为$O(n)$（递归深度为$n$）[^2][^3]。 #### 2. **使用方法** 在Java中使用递归时，需遵循以下步骤： - **定义递归方法**：方法内部调用自身，并确保参数变化推动问题规模减小。 - **设置基本情况**：在方法开头添加if语句检查终止条件（如n == 0）。 - **处理递归情况**：通过参数调整（如n-1）调用自身，组合子问题结果。 - **注意事项**： - 确保每次递归调用问题规模减小，避免无限循环。 - 测试边界值（如n=0或n=1），防止逻辑错误。 - 对于大数据量，优先考虑优化（如尾递归或记忆化），以减少栈空间消耗[^1][^3]。 #### 3. **示例** 以下是三个常见递归示例的Java代码，展示不同应用场景。 **示例1: 计算1到n的整数和** 此示例演示基本递归结构。基本情况是n == 1时返回1，递归情况是返回n + sum(n-1)。时间复杂度为$O(n)$，空间复杂度为$O(n)$（递归深度为n）[^1]。 ```java public class SumRecursion { public static int sum(int n) { if (n == 1) { // 基本情况 return 1; } return n + sum(n - 1); // 递归情况 } public static void main(String[] args) { int result = sum(100); // 计算1到100的和 System.out.println("Sum = " + result); // 输出: 5050 } } ``` **示例2: 阶乘计算（带尾递归优化）** 普通递归容易导致栈溢出。尾递归优化（Tail Recursion）通过累积器（accumulator）减少栈帧，但Java不直接支持尾递归优化，需手动模拟。优化后空间复杂度可降至$O(1)$（近似迭代性能）[^3]。 ```java public class Factorial { // 普通递归（易栈溢出） public static int factorial(int n) { if (n == 0) { return 1; // 基本情况 } return n * factorial(n - 1); // 递归情况 } // 尾递归优化版本 private static int factorialTail(int n, int accumulator) { if (n == 0) { return accumulator; // 直接返回累积结果 } return factorialTail(n - 1, n * accumulator); // 尾递归调用 } // 包装方法，提供用户接口 public static int factorialOptimized(int n) { return factorialTail(n, 1); } public static void main(String[] args) { System.out.println(factorial(5)); // 输出: 120（普通递归） System.out.println(factorialOptimized(5)); // 输出: 120（尾递归优化） } } ``` **示例3: 斐波那契数列（带记忆化优化）** 斐波那契数列（$F(n) = F(n-1) + F(n-2)$）在未优化时时间复杂度为$O(2^n)$（指数级）。记忆化（Memoization）通过缓存结果避免重复计算，将时间复杂度优化到$O(n)$[^3]。 ```java import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class Fibonacci { private static Map<Integer, Integer> memo = new HashMap<>(); // 缓存结果 public static int fibonacci(int n) { if (n == 0) return 0; // 基本情况 if (n == 1) return 1; // 基本情况 if (memo.containsKey(n)) { return memo.get(n); // 直接返回缓存结果 } int result = fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2); // 递归情况 memo.put(n, result); // 存储结果到缓存 return result; } public static void main(String[] args) { System.out.println(fibonacci(10)); // 输出: 55（优化后） } } ``` #### 4. **关键总结** - **优点**：代码简洁，适合树结构遍历（如文件系统）、分治算法（如快速排序）。 - **缺点**：递归深度大时易栈溢出，且效率低于迭代。优化技巧包括： - **尾递归**：适用于线性递归，减少栈空间。 - **记忆化**：用于重叠子问题（如斐波那契）。 - **适用场景**：问题可自然分解为子问题（如组合数学、回溯算法）[^2][^3]。 在实际开发中，优先测试递归深度，必要时改用迭代循环。例如，计算1到100的和可用迭代高效实现（时间复杂度$O(n)$，空间复杂度$O(1)$）。
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