什么是递归
程序调用自身的编程技巧称为递归(recursion)
递归的基本思想是将一个复杂的问题分解成更小、更易于管理的子问题,这些子问题与原始问题相似,但规模更小。
递归的要素
- 基本情况(Base Case):
这是递归终止的条件,也就是说,当问题足够小,可以直接解决而不需要进一步递归时,就会返回一个直接的答案。 - 递归步骤(Recursive Step):
在这一步中,问题被分解成更小的子问题,并且递归地解决这些子问题。每个递归调用都向基本情况更进一步。
递归与循环的比较
递归和循环是实现重复操作的两种基本方法。它们在不同的场景下各有优势。
场景:
- 递归适合解决可以分解为逐渐缩小的子问题的问题。
- 循环通常用于需要重复执行固定次数的操作,或者在满足特定条件之前重复执行。
性能:
- 递归由于每次调用都会占用新的栈空间,可能会导致栈溢出,特别是在深度递归时。此外,递归的执行效率通常低于循环,因为它涉及更多的函数调用开销。
- 循环通常更高效,因为它避免了函数调用的开销,并且可以更直接地控制循环的次数。
限制:
- 递归需要有明确的终止条件,否则会导致无限递归。
- 循环也需要有明确的终止条件,否则也可能导致无限循环。
阶乘
递归实现阶乘:
基本情况:
基本情况就是结束条件,这可以有很多,比如:n = 1
时,返回 1
n = 2
时,返回 2 (1 * 2
)
n = 3
时,返回 6 (1 * 2 * 3
)
我们使用最简单的结束条件:n = 1
时,返回 1
递归步骤:
每次递归调用时,都会将之前的结果乘以当前数字,然后返回结果。
实现:
function factorial(n) {if (n == 1) return n;return n * factorial(n - 1); }console.log(factorial(5)); // 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 120
通过下图,可以看出这个递归函数的实现原理:
循环实现阶乘:
function factorial(n) {let result = 1; for (let i = 2; i <= n; i++) {result *= i;}return result; }console.log(factorial(5)); // 输出: 120
斐波那契数列
斐波那契数列是一个特殊的数列,其中每个数都是前两个数的和。
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
下来我们实现一个函数,返回斐波那契数列的第 n
个数。
斐波那契数列的递归实现:
基本情况:
如果 n
为 0
或 1
,直接返回 n
递归步骤:
每次递归调用都返回前两个数的和。
实现:
function fibonacci(n) {if (n === 0) return 0;if (n === 1) return 1;return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2); }// 计算第6项斐波那契数 console.log(fibonacci(6)); // 输出: 8
斐波那契数列的循环实现:
function fibonacci(n) {// 初始化数组,包含前两项let fib = [1, 1];for (let i = 2; i < n; i++) {// 计算当前项,即前两项的和fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2];}return fib[n - 1]; }// 计算第6项斐波那契数 console.log(fibonacci(6)); // 输出: 8
尾递归
我们看这个斐波那契数列的递归实现,他的函数调用次数要比循环次数多很多。我们打印出来看下。
let count = 0; function fibonacci(n) {count++;if (n === 0) return 0;if (n === 1) return 1;return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2); }// 计算第6项斐波那契数 console.log(fibonacci(6)); // 输出: 8 console.log(`调用 ${count} 次`); // 输出: 调用 25 次
函数执行一次,就会创建一个执行上下文,并且压入执行上下文栈,当函数执行完毕的时候,就会将函数的执行上下文从栈中弹出。我们这个递归函数,创建很多执行上下文压入执行上下文栈。
递归次数过多还会导致栈溢出。
在 chrome
浏览器的 Sources
面板中,我们通过 Call Stack
可以看到执行上下文的函数调用栈的具体情况
下来我们开始使用尾递归优化这个递归函数。
尾递归是指递归函数内部的最后一个动作是函数调用。该调用的返回值,直接返回给函数。
这样就可以避免创建新的栈帧。
我们直接将上一次的结果,作为参数传递给下一次的函数调用。
function fibonacci(n, ac1 = 1, ac2 = 1) {if (n == 1 || n == 2) {return ac2;}return fibonacci(n - 1, ac2, ac1 + ac2); }// 计算第6项斐波那契数 console.log(fibonacci(6)); // 输出: 8
注意:
上面的 fibonacci
函数虽然已经使用了尾递归优化,但还是可能出现栈溢出。
因为 JavaScript
引擎并不总是能够优化尾递归调用以避免栈溢出。这是因为尾递归优化( Tail Call Optimization
, TCO
)并不是 JavaScript
语言规范的一部分,也不是所有 JavaScript
引擎都实现了这一优化。
在没有 TCO
的环境中,每次递归调用仍然会占用新的栈空间,fibonacci
函数的每次调用都需要保留其执行上下文(包括参数和局部变量),直到该调用的返回值被使用。随着 n
的增加,递归调用的深度也会增加,这最终可能导致栈溢出。
递归应用的业务场景
数组转树
比如在做权限控制、级联选择组件的时候,后端返回的数据可能是数组,前端需要将其转换为树形结构。这时可以使用递归来解决。
JavaScript 实现扁平数组与树结构的相互转换
递归组件
在 Vue 中,递归组件是一种可以调用自身作为其子组件的组件。递归组件非常适合用来展示嵌套的或者树状的数据结构,例如文件系统、组织结构图、菜单列表等。
在做侧边栏可能有多个层级的时候,可以使用递归组件。
在 vue-element-admin
项目中的 SidebarItem 组件 就是使用了递归组件。
总结
使用递归解决问题,重点是如果把问题分解为更小的相同问题,确定递归终止条件,然后递归调用自身。使用递归要注意栈溢出问题,可以考虑使用尾递归优化。
前端的世界总是在不断变化,作为开发者,我们需要保持好奇心和学习热情,不断探索新的技术,只有这样,我们才能在这个快速发展的时代中立于不败之地。介绍一款程序员都应该知道的软件JNPF快速开发平台,平台非常好用,是功能的集大成者,任何信息化系统都可以基于它开发出来。
这是一个基于 Java Boot/.Net Core 构建的简单、跨平台快速开发框架。前后端封装了上千个常用类,方便扩展;集成了代码生成器,支持前后端业务代码生成,实现快速开发,提升工作效率;框架集成了表单、报表、图表、大屏等各种常用的 Demo 方便直接使用;后端框架支持 Vue2、Vue3。如果你有闲暇时间,可以做个知识拓展。