javaSE-递归

本文介绍了递归的概念,即在方法内部调用自身,指出递归和迭代等价,但效率较低且易引发栈内存溢出。递归常用于处理树状结构问题,需满足初始值、循环条件和步长。举例说明了计算1到n的和及斐波那契数列的递归实现,并详细解析了斐波那契数列递归过程中栈内存的运行情况。

目录

1.概述

2.常见问题

3.例子


1.概述

递归:就是在当前方法中,调用自己(当前方法)

基本思想:

递归和迭代是等价的,而迭代就是循环,所以循环也是重复做某件事

注意:如果循环能做到的,就不要使用递归,因为递归效率低,比较耗费内存

应用场景:

​ 一般树状结构,需要使用递归来完成
递归也要遵循循环三要素

初始值

循环条件

步长

2.常见问题

栈内存溢出

java.lang.StackOverflowError

3.例子

计算1-n的加和

public static int sum(int n){
    if(n==1){
        return 1;
    }else{
        return n + sum(n-1);
    }
}

斐波那契数列

public static long getF01(int n) {
        if(n<1){
            return -1;
        }
        if (n == 1 || n == 2) {
            return 1;    
        }    
        return getF01(n - 1) + getF01(n - 2);
    }

斐波那契数列的栈内存运行详解(以上函数称为f(n))

例如计算f(5)

f3 = f2 + f1

f4 = f3 + f2

f5 = f4 + f3

(注意:当有两个函数的时候会先执行左边的函数)

main入栈

f(5)入栈

f(4)入栈

f(3)入栈

f(2)入栈

f(2)出栈

f(1)入栈

f(1)出栈

f(3)出栈

f(2)出栈

f(4)出栈

f(3)入栈

f(2)入栈

f(2)出栈

f(1)入栈

f(1)出栈

f(3)出栈

f(5)出栈

配一张图来解释一下

 

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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