递归与迭代都是基于控制结构：迭代用重复结构，而递归用选择结构。递归与迭代都涉及重复：迭代显式使用重复结构，而递归通过重复函数调用实现重复。递归与迭代都涉及终止测试：迭代在循环条件失败时终止，递归在遇到基本情况时终止。使用计数器控制重复的迭代和递归都逐渐到达终止点：迭代一直修改计数器，直到计数器值使循环条件失败；递归不断产生最初问题的简化副本，直到达到基本情况。迭代和递归过程都可以无限进行：如果循环条件测试永远不变成false，则迭代发生无限循环；如果递归永远无法回推到基本情况，则发生无穷递归。
刷题碰到【一天一道LeetCode】#130. Surrounded Regions所以来总结一下递归和迭代。
在算法设计和实现中，递归和迭代是两种常见的控制结构，用于解决问题和执行重复的任务。本篇博客将深入比较递归和迭代，包括它们的工作原理、优缺点，以及在 Python 中的应用示例。我们将详细解释每个概念，提供示例代码，并对代码的每一行进行注释，以确保你全面理解它们。
递归（recursion）：递归常被用来描述以自相似方法重复事物的过程，在数学和计算机科学中，指的是在函数定义中使用函数自身的方法。（A调用A）
递归（recursion）在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类问题的子问题而解决问题的方法。可以极大地减少代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。
一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来解决,可以极大的减少代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合.
本文实例讲述了PHP基于迭代实现文件夹复制、删除、查看大小等操作的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面一篇 PHP递归实现文件夹的复制、删除、查看大小操作 分析了递归操作使用技巧，这里再来分析一下迭代的操作技巧。 “既然递归能很好的解决，为什么还要用迭代呢”？主要的原因还是效率问题…… 递归的概念是函数调用自身，把一个复杂的问题分解成与其相似的多个子问题来解决，可以极大的减少代码量，使得程序看起来非常优雅。 由于系统要为每次函数调用分配运行空间，并使用压栈予以记录。在函数调用结束后，系统需要释放空间，并弹栈恢复断点。所以递归的消耗还是比较大的。 即使语言设计时已经将函数调用优化的极度完美，达到可以忽略递归造成的资源浪费，但是递归的深度仍然会受到系统栈容量的限制，否则将会抛出 StackOverflowError 错误。 而迭代能很好的利用计算机适合做重复操作的特点，并且从理论上说，所有的递归函数都可以转换为迭代函数，所以尽量能不用递归就不用递归，能用迭代代替就用迭代代替。 查看文件夹大小 迭代的思路是让计算机对一组指令进行重复执行，在每次执行这组指令时，都从变量的原值推出其它的新值……重复这一过程直到达到结束条件或没有新值产生。 由于递归相当于循环加堆栈，所以可以在迭代中使用堆栈来进行递归和迭代的转换。
重复执行一系列运算步骤，从前面的量依次求出后面的量的过程。此过程的每一次结果，都是由对前一次所得结果施行相同的运算步骤得到的。例如利用迭代法求某一数学问题的解。
1、递归的基本概念:程序调用自身的编程技巧称为递归,是函数自己调用自己.一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来解决,可以极大的减少代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 你对于递归和迭代都了解吗?那么你是否知道递归和迭代的区别呢?那么下面就和小编一起来了解一下，这两者之间的区别究竟是怎样的吧! 一、递归和迭代区别 首先我们要讲
有很多方法来计算阶乘。有肯定数学基础的人都知道n!=n*(n-1)!因而，代码的实现可以直接写成：
（1）递归是有去（递去）有回（归来），因为存在终止条件，比如你打开一扇门还有一扇门，不断打开，最终你会碰到一面墙，然后返回
不知不觉二叉树已经和我们度过了「三十三天」，代码随想录里已经发了「三十三篇二叉树的文章」，详细讲解了「30+二叉树经典题目」，一直坚持下来的录友们一定会二叉树有深刻理解了。
从“编程之美”的角度看，可以借用一句非常经典的话：“迭代是人，递归是神！”来从宏观上对二者进行把握。
递归与迭代都是基于控制结构：迭代用重复结构，而递归用选择结构。 递归与迭代都涉及重复：迭代显式使用重复结构，而递归通过重复函数调用实现重复。 递归与迭代都涉及终止测试：迭代在循环条件失败时终止，递归在遇到基本情况时终止。 使用计数器控制重复的迭代和递归都逐渐到达终止点：迭代一直修改计数器，直到计数器值使循环条件失败；递归不断产生最初问题的简化副本，直到达到基本情况。迭代和递归过程都可以无限进行：如果循环条件测试永远不变成false，则迭代发生无限循环；如果递归永远无法回推到基本情况，则发生无穷递归。 递归函数是通过调用函数自身来完成任务，而且在每次调用自身时减少任务量。而迭代是循环的一种形式，这种循环不是由用户输入而控制，每次迭代步骤都必须将剩余的任务减少；也就是说，循环的每一步都必须执行一个有限的过程，并留下较少的步骤。
本文实例讲述了PHP基于迭代实现文件夹复制、删除、查看大小等操作的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
迭代（Iteration）与递归（Recursion)是开发过程中常用的编程技巧，二者有相似，也有区别。
前中后三种序列，递归都是一样的理解。迭代的话，前后两个可以互相理解。中序需要单独理解。当然我认为可能我还没有理解透彻。
程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。 递归的主要思考方式在于：把大事化小 递归主要是将长问题变成子问题解决，例如： 求n的阶乘
能使用迭代的不适用递归，另外一半递归有明确的父子关系或者 数据逐级演变为简单的算法！
使用递归需进行，如果递归的深度并不是很深，便可以使用。递归的子问题一定要有解。(即递归一定要有回归条件。)
在数据结构和算法中，遍历是一项重要的操作，它使我们能够访问和处理数据结构中的每个元素。本文将探讨数组递归遍历在数据结构和算法中的作用，以及其应用和实现方式。
大家好，很高兴又和各位见面啦！上一篇咱们认识了什么是函数递归，也了解了递归的两个必要条件，今天咱们将继续探讨函数递归的相关内容。
第二个题目是很经典的“单链表逆序”问题。很多公司的面试题库中都有这道题，有的公司明确题目要求不能使用额外的节点存储空间，有的没有明确说明，但是如果面试者使用了额外的节点存储空间做中转，会得到一个比较低的分数。如何在不使用额外存储节点的情况下使一个单链表的所有节点逆序？我们先用迭代循环的思想来分析这个问题，链表的初始状态如图（1）所示：
之前经常讲涉及递归的算法题，我说过写递归算法的一个技巧就是不要试图跳进递归细节，而是从递归框架上思考，从函数定义去理解递归函数到底该怎么实现。
最近做一些题经常会碰到迭代的方法解的，或者递归解法，容易搞混，特在此整理一下 一.递归： 由例子引出，先看看递归的经典案例都有哪些 1.斐波那契数列 斐波纳契数列，又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、…… 这个数列从第三项开始，每一项都等于前两项之和。 2. 阶乘 n! = n * (n-1) * (n-2) * …* 1(n>0) 3.汉诺塔问题
一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题类似的规模较小的问题来解决,能够极大的降低代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合.
递归：程序调用自身的编程技巧（将大问题化解为相同结构的小问题，从待解问题一直分解到已知答案的最小问题，在逐级返回得 到原解）
报数序列是一个整数序列，按照其中的整数的顺序进行报数，得到下一个数。其前五项如下：
电影故事例证： 迭代——《明日边缘》 递归——《盗梦空间》 迭代是更新变量的旧值。递归是在函数内部调用自身。 迭代是将输出做为输入,再次进行处理。比如将摄像头对着显示器；比如镜子对着镜子；比如KTV中将麦克对着音箱；比如机关枪扣动扳机发射子弹后，利用后座力继续扣动扳机。 用程序表述就是：for (int i=0; i < 100; i++) n = f(n); 再给迭代举个通俗点的例子：假如你有一条哈士奇和一条中华田园犬，怎么让它们串出比较纯正的哈士奇呢？先让哈士奇与中华田园犬配对，生下小狗。再让哈士奇与小
本次学习先回顾了前两天的lambda表达式，使用lambda表达式创建匿名函数。接着学习本次课程的内容：Python的递归。什么是递归，程序调用自身的编程方法叫递归。递归的两个条件，首先是需要调用自身。其次程序能够返回正确的返回值。递归在某些情况下能更简单有效的解决问题，在递归和迭代都能解决问题的情况下，也并非所有的情况都适合使用递归函数。
1.比较笨的枚举算法思想 2聪明—点的递推算法思想 3.充分利用自己的递归算法思想 4.各个击破的分治算法思想 5.贪心算法思想并不贪婪 6.试探法算法思想是—种委婉的做法 7.迭代算法 8.模拟算法思想
可迭代对象：可迭代的对象，内置有__iter__方法的对象都是可迭代对象，除了数字类型，所有数据类型都是可迭代对象。
大家有没有想我的Python呢？这几天挖粽子，挖到自闭，还好挖到一个，大家快去补天挖粽子吧！我知道这是废话。连Python都不会挖什么粽子。那不还赶快学起。这是函数的最后一章，下一章《字典》快点学习吧，开始我们的笔记
关于如何实现深拷贝，网上有很多相关的文章和实现都非常完美，本文主要讲述的是用一种非常规的使用非递归方法实现深拷贝
一般情况下，算法中基本操作重复的次数就是问题规模n的某个函数f（n），进而分析f（n）随n的变化情况并确定T（n）的数量级。这里用‘o’来表示数量级，给出算法时间复杂度。 T（n）=o（f（n））； 它表示随问题规模n的增大，算法的执行时间增长率和f（n）增长率成正比，这称作算法的渐进时间复杂度。而我们一般情况下讨论的最坏的时间复杂度。 空间复杂度： 算法的空间复杂度并不是实际占用的空间，而是计算整个算法空间辅助空间单元的个数，与问题的规模没有关系。算法的空间复杂度S（n）定义为该算法所耗费空间的数量级。 S（n）=o（f（n）） 若算法执行所需要的辅助空间相对于输入数据n而言是一个常数，则称这个算法空间复杂度辅助空间为o（1）； 递归算法空间复杂度：递归深度n*每次递归所要的辅助空间，如果每次递归所需要的辅助空间为常数，则递归空间复杂度o（n）。
「递归（Recursion)」 是一种解决问题的方法，它将问题分解为更小的子问题，并逐层解决这些子问题。递归算法的核心思想是：「一个函数可以直接或间接地调用自身」。通过这种自我调用，我们可以用简洁的代码来解决复杂问题。
转自：https://www.jianshu.com/p/6b502d0f2ede
递归是一种强大的问题解决方法，通过将问题分解为子问题并通过调用自身来解决。在本篇博客中，我们将深入了解递归的概念和基本原理，并使用C语言实现一些示例代码。
在数据库管理中，处理具有层次结构的数据一直是一项常见任务。MySQL的递归查询功能通过公用表表达式（CTE）为处理这类数据提供了便捷的方式。递归查询可以用于管理组织结构、目录树等数据，使您能够轻松地查询任意节点的子节点、父节点或整个路径。
如上述所示，蛇形层次遍历的顺序为：先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行。
其中左子树和右子树对称的条件： 两个节点值相等，或者都为空 左节点的左子树和右节点的右子树对称 左节点的右子树和右节点的左子树对称
给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。
发现大家周末的时候貌似都不在学习状态，周末的文章浏览量和打卡情况照工作日差很多呀，可能是本周日是工作日了，周六得好好放松放松，哈哈，理解理解，但我还不能不更啊，还有同学要看呢。
先使用递归来求解。前序遍历的顺序是根左右，因此先将当前节点的值放入结果数组中，然后再递归的求出左节点和右节点即可。
首先，我们来看看什么是汉诺塔吧~记得初知汉诺塔，就是在今年的暑假游览科技馆的时候，里面就有汉诺塔的游戏，当然耐心烦躁的我并没有解决，没想到今日学习c语言还能看见它（捂脸）。
Medium 难度主要考察结合二叉树性质的 CRUD 操作，而这一切的基础都离不开遍历二叉树。
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