js 递归

本文介绍了JavaScript中递归的基本概念,并通过汉诺塔问题和阶乘计算两个具体例子,展示了如何利用递归来解决实际问题。

js 递归

思想:递归就是将一个大问题分解成 n 个相似的小问题,然后不断地调用自身去解决这些小问题,从而求出结果。

实践:


  • 汉诺塔

塔的设备包括三根柱子和一套直径各不相同的空心圆盘。开始时源柱子上的所有圆盘都按照较小的放在较大的圆盘之上的顺序堆叠。目标是通过每一次移动一个圆盘到另一根柱子上,最终将一堆圆盘移动到目标柱子上,过程中不可以将大圆盘放置在较小圆盘之上。
代码示例:
;(function(){
    var i = 0;
    /*
    * disc: 盘子个数
    * src: 源柱子
    * aux: 辅助柱子
    * dst: 目标柱子
    */
    var hanoi = function(disc, src, aux, dst){
        // debugger;
        if (disc > 0) {
            hanoi(disc-1, src, dst, aux);
            document.writeln("Move disc "+ disc +" from "+ src +" to "+ dst + "<br>");
            hanoi(disc-1, aux, src, dst);
            i++;
        }
    }
    hanoi(2, "源柱子", "辅助柱子", "目标柱子");
    document.writeln("共花费了 "+ i +" 步<br>");
})();


  • 阶乘

数学公式:n! = n * (n-1) * … * 1
代码示例:
;(function(){
    var i = 10;
    // 阶乘
    var factorial = function(num){
        if (num > 0) {
            return num * factorial(num - 1);
        } else {
            return 1;   // 0的阶乘也是1,因为 1!= 1*0!
        }
    }
    document.writeln(i + " 的阶乘是 "+ factorial(i));
})();
<think>我们被要求解释JavaScript中的递归概念和用法。根据引用内容,递归是指一个函数在其内部调用自身。递归函数通常用于解决可以分解为相似子问题的问题,如阶乘、斐波那契数列等。递归函数必须包含两个基本要素:递归调用和终止条件(基线条件),否则会导致无限递归(死循环)。 引用[1]给出了一个简单的递归函数示例,但该示例缺少终止条件(当n==0时返回,但并没有返回一个具体的,而且当n不为0时,递归调用fn(n-1)但没有返回,所以这个例子实际上是不完整的,容易引起误解)。引用[2]和引用[3]则更详细地解释了递归,并给出了阶乘的递归实现。 引用[3]还比较了递归和循环的优缺点: 优点:递归的实现通常比循环简单,代码更清晰。 缺点: 1. 效率低:每次函数调用都需要在内存栈中分配空间,保存参数、返回地址和临时变量,压栈和出栈都需要时间。 2. 性能差:递归层次过多可能导致栈溢出,因为栈的容量有限。 引用[4]则比较了循环和递归函数的特性,指出递归函数通过将当前状态作为参数传递来避免使用可更新变量。 因此,我们将从以下几个方面来详细解释递归: 1. 递归的定义和基本结构 2. 递归的两个基本要素:终止条件和递归调用 3. 递归的经典应用(阶乘、斐波那契数列等) 4. 递归的优缺点 5. 递归与循环的比较 下面我们详细展开:</think>### JavaScript 递归详解及使用方法 递归JavaScript 中一种重要的编程技术,指**函数直接或间接调用自身**的编程模式。它通过将复杂问题分解为相似的子问题来求解,特别适合处理树形结构、分治算法等场景。 #### 一、递归的核心要素 1. **终止条件(基线条件)** - 防止无限递归的关键 - 当满足条件时直接返回结果,不再调用自身 - 示例:阶乘中 `n === 1` 时返回 1 2. **递归调用** - 将问题分解为更小的同类子问题 - 示例:阶乘中 `n * fact(n - 1)` ```javascript // 阶乘递归实现 function factorial(n) { if (n === 1) return 1; // 终止条件 return n * factorial(n - 1); // 递归调用 } console.log(factorial(5)); // 120 (5*4*3*2*1) ``` #### 二、经典应用场景 1. **数学计算** ```javascript // 斐波那契数列 function fibonacci(n) { if (n <= 1) return n; return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2); } console.log(fibonacci(6)); // 8 (0,1,1,2,3,5,8) ``` 2. **数据结构遍历** ```javascript // 深度优先遍历树结构 function traverseTree(node) { console.log(node.value); node.children.forEach(child => traverseTree(child)); } ``` 3. **文件/目录处理** ```javascript // 递归扫描目录(伪代码) function scanDirectory(dir) { fs.readdir(dir, (err, files) => { files.forEach(file => { const path = `${dir}/${file}`; if (isDirectory(path)) scanDirectory(path); // 递归调用 else processFile(path); }); }); } ``` #### 三、递归与循环对比 | 特性 | 递归 | 循环 | |--------------|-------------------------------|--------------------------| | **实现方式** | 函数自我调用 | `for/while` 重复执行代码块 | | **状态管理** | 通过参数传递状态 | 修改外部变量 | | **终止条件** | 基线条件(base case) | 循环条件表达式 | | **内存占用** | 栈空间累积(可能栈溢出) | 固定内存占用 | | **代码可读性**| 复杂问题更简洁 | 简单问题更直观 | #### 四、递归优化策略 1. **尾递归优化** 将递归调用放在函数最后一步,避免栈累积: ```javascript // 尾递归阶乘 function factorial(n, total = 1) { if (n === 1) return total; return factorial(n - 1, n * total); // 尾调用 } ``` 2. **缓存中间结果(Memoization)** 避免重复计算: ```javascript // 带缓存的斐波那契 const memo = {}; function fibMemo(n) { if (n <= 1) return n; if (memo[n]) return memo[n]; // 读取缓存 memo[n] = fibMemo(n - 1) + fibMemo(n - 2); // 存储缓存 return memo[n]; } ``` 3. **循环替代** 对于深度可能过大的场景: ```javascript // 循环实现阶乘 function factorialLoop(n) { let result = 1; for (let i = 2; i <= n; i++) { result *= i; } return result; } ``` #### 五、使用注意事项 1. **栈溢出风险** JavaScript 引擎有调用栈深度限制(约 1-2 万层),深度递归需谨慎[^3]。 2. **性能考量** 递归调用涉及上下文切换,性能通常低于循环。对于性能敏感场景应进行基准测试[^3]。 3. **明确终止条件** 缺少终止条件会导致无限递归,浏览器可能抛出 "Maximum call stack size exceeded" 错误。 > 递归的核心价在于**用简洁的代码表达分治逻辑**,但需权衡可读性与性能。对于树处理、回溯算法等场景,递归仍是首选方案[^2][^4]。
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