1. 简介
在本文中，我们将深入探讨递归（Recursion）与循环（Looping）这两种常见的编程结构。它们都能实现重复执行一段逻辑，但实现方式和适用场景大相径庭。
简单来说：
✅ 循环 是在单次函数调用中，重复执行一组指令直到条件不满足。
✅ 递归 则是函数在执行过程中调用自身，前一次调用的输出作为下一次调用的输入。
两者在执行效率、内存占用、代码可读性等方面各有优劣。理解它们的差异有助于我们在实际开发中做出更合适的技术选型。
2. 循环（Looping）
2.1 循环结构
典型的循环结构包含三个部分：
- 初始化（Initialization）：设置控制变量的初始值
- 判断（Condition）：检查控制变量是否满足循环条件
- 更新（Update）：更新控制变量的值
例如在 Java 中：
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 循环体
}
2.2 执行流程
- 初始化控制变量（仅执行一次）
- 判断条件：
- 条件为真：执行循环体
- 条件为假：退出循环
- 更新控制变量，返回第 2 步
2.3 内部机制
循环结构在底层实现上不涉及函数调用栈（Call Stack），而是直接在当前方法上下文中执行。因此，它没有函数调用开销，执行效率更高。
2.4 示例：计算阶乘
我们以计算阶乘为例来展示循环的实现方式。
def fact(num):
factorial = 1
for i in range(1, num + 1):
factorial = factorial * i
return factorial
if __name__ == '__main__':
num = 5
print(f"Factorial of {num} is {fact(num)}")
这段代码使用 for 循环，计算 5 的阶乘，结果为 120。
3. 递归（Recursion）
3.1 函数调用栈
大多数编程语言使用函数调用栈（Call Stack）来管理函数调用。每次函数调用都会在栈中压入一个栈帧（Stack Frame），用于保存局部变量、参数、返回地址等信息。
递归的本质是函数不断调用自己，直到达到终止条件（Base Case）。每层递归调用都会增加一个栈帧，直到达到终止条件后，再逐层返回结果。
⚠️ 递归操作在时间和内存上都比循环更昂贵，因为它涉及频繁的栈操作。
3.2 递归内部机制
递归分为两个阶段：
- 归纳步骤（Inductive Step）：函数调用自身，传入不同的参数
- 终止步骤（Base Step）：不再调用自身，直接返回结果
如果缺少终止条件或条件不正确，将导致无限递归（Infinite Recursion），最终导致栈溢出（Stack Overflow）。
3.3 示例：递归计算阶乘
同样以阶乘为例，使用递归实现如下：
def fact(num):
if num == 1:
return num
else:
return num * fact(num - 1)
if __name__ == '__main__':
num = 5
print(f"Factorial of {num} is {fact(num)}")
该函数通过递归调用自身，逐步减少 num 的值，直到 num == 1 为止。
4. 递归 vs 循环对比
| 对比维度 | 递归 | 循环 |
|---|---|---|
| 执行效率 | ❌ 慢，涉及函数调用栈开销 | ✅ 快，无函数调用开销 |
| 内存占用 | ❌ 高，每层递归都会占用栈空间 | ✅ 低，无需栈操作 |
| 代码可读性 | ✅ 高，逻辑清晰，易于理解 | ❌ 低，循环逻辑可能复杂 |
| 代码量 | ✅ 短小精炼 | ❌ 通常代码量更多 |
| 潜在风险 | ⚠️ 栈溢出风险，尤其是输入较大时 | ⚠️ 无限循环风险，尤其是条件判断错误时 |
5. 如何选择递归还是循环？
5.1 设计复杂度
对于具有层次结构或分治结构的问题（如树遍历、图搜索、归并排序等），递归往往更直观、更简洁。
例如，二叉树的中序遍历：
def inorder(node):
if node:
inorder(node.left)
print(node.val)
inorder(node.right)
5.2 编程语言特性
不同语言对递归的支持不同：
- Java、C、Python：默认递归效率较低，因为每次调用都生成新的栈帧
- 函数式语言（如 Scala、Haskell）：优化更好，递归效率接近循环
- GCC 编译器：支持尾递归优化（Tail Call Optimization），将某些递归转化为跳转指令，节省栈空间
5.3 空间与时间约束
在嵌入式系统、实时系统等对资源敏感的场景下，应优先使用循环，避免递归带来的栈溢出和性能问题。
5.4 可读性与可维护性
递归代码通常更简洁、直观，易于理解和维护。尤其在数学问题或树结构中，递归代码往往更贴近问题定义。
6. 总结
递归和循环都是实现重复执行逻辑的重要手段，但它们各有优劣：
- 递归：代码简洁、逻辑清晰，适合分治、树结构等场景，但性能较低、内存消耗大
- 循环：执行效率高，内存占用低，但代码可能冗长、逻辑复杂
选择时应综合考虑：
✅ 问题本身的结构是否适合递归
✅ 所使用的编程语言是否支持递归优化
✅ 系统资源是否允许使用递归
✅ 代码是否需要易于理解和维护
最终决策应基于具体问题、技术栈和性能要求，而非一概而论。