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# 递归
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递归是一种设计和描述算法的有力工具。 递归算法执行过程分 `递推` 和 `回归` 两个阶段
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在 `递推` 阶段，将大的问题分解成小的问题
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在 `回归` 阶段，获得最简单问题的解后，逐级返回，依次得到稍微复杂情况的解，知道获得最终的结果
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1） 确定递归公式
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2） 确定边界条件
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> 自顶向下的递归，自底向上是迭代
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递归运行效率较低，因为有函数调用的开销，递归多次也可能造成栈溢出。
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### 其它案例
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* 阶乘计算
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* 梵塔问题 （三根针1，2，3表示，1号从小到大n个盘子，先要都移到3号上，不能出现大盘压小盘，找出移动次数最少的方案）
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* 快速排序
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* 很多树算法都是递归思想实现
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## 斐波那契数列
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fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2)
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#### 递归实现
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int fib(int N) {
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if (N == 1 || N == 2) return 1;
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return fib(N - 1) + fib(N - 2);
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}
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```
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这个递归的算法效率非常差，存在大量重复计算。
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#### 非递归实现
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我们可以有一个【缓存】，每次遇到一个子问题先去「缓存」里查一查，如果发现之前已经解决过这个问题了，直接把答案拿出来用，不要再耗时去计算了。
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public int fib(int n){
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if (n == 0) return 0;
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//缓存
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int[] dp = new int[n + 1];
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// base case
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dp[0] = 0; dp[1] = 1;
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// 状态转移
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for (int i = 2; i <= n; i++) {
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dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
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}
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return dp[n];
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}
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```
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说一个细节优化点，当前状态只和之前的两个状态有关，其实并不需要那么长的一个 DP table 来存储所有的状态，只要想办法存储之前的两个状态就行了。所以，可以进一步优化，把空间复杂度降为 O(1)：
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int fib(int n) {
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if (n < 1) return 0;
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if (n == 2 || n == 1)
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return 1;
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int prev = 1, curr = 1;
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for (int i = 3; i <= n; i++) {
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int sum = prev + curr;
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prev = curr;
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curr = sum;
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}
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return curr;
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}
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## 合并有序链表
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递归解法
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public static LinkedNode mergeSeqLink2(LinkedNode l1, LinkedNode l2){
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if(l1 == null){
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return l2;
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}
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if(l2 == null){
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return l1;
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}
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if(l1.value < l2.value){
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l1.next = mergeSeqLink2(l1.next,l2);
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return l1;
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}else{
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l2.next = mergeSeqLink2(l2.next,l1);
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return l2;
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}
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}
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```
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非递归解法
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```
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public static LinkedNode mergeSeqLink(LinkedNode l1, LinkedNode l2){
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if (l1 == null) return l2;
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if (l2 == null) return l1;
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LinkedNode result = new LinkedNode(0);
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LinkedNode tmp = result;
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while (l1 != null && l2 != null) {
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if (l1.value < l2.value) {
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tmp.next = l1;
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tmp = tmp.next; //tmp 指针前进
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l1 = l1.next ; //l1 前进
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} else {
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tmp.next = l2;
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l2 = l2.next;
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tmp = tmp.next;
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}
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}
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if (l1 != null) {
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tmp.next = l1;
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}
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if (l2 != null) {
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||
tmp.next = l2;
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}
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return result.next;
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}
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```
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