答案是：递归函数需包含基准情况和递归情况，如阶乘函数通过n
在Golang中实现函数递归，核心是让函数在其内部调用自身，直到满足某个终止条件。递归常用于处理树结构、阶乘计算、斐波那契数列等问题。使用时必须注意避免无限递归，否则会导致栈溢出（stack overflow）。
1. 递归的基本结构
一个典型的递归函数包含两个部分：基准情况（base case）和递归情况（recursive case）。基准情况是停止递归的条件，递归情况则是函数调用自身并逐步逼近基准情况。
例如，计算阶乘：
func factorial(n int) int {
if n <= 1 { // 基准情况
return 1
}
return n * factorial(n-1) // 递归调用
}
调用 factorial(5) 会依次展开为 5 * 4 * 3 * 2 * 1，最终返回 120。
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2. 斐波那契数列的递归实现
斐波那契数列定义为 F(0)=0, F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)。递归实现直观但效率较低，存在大量重复计算。
func fibonacci(n int) int {
if n <= 1 {
return n
}
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
}
虽然代码简洁，但时间复杂度为 O(2^n)。可通过记忆化优化，缓存已计算的结果。
3. 使用闭包实现记忆化递归
通过闭包保存中间结果，避免重复计算，显著提升性能。
func memoFibonacci() func(int) int {
cache := make(map[int]int)
var fib func(int) int
fib = func(n int) int {
if val, exists := cache[n]; exists {
return val
}
if n <= 1 {
cache[n] = n
} else {
cache[n] = fib(n-1) + fib(n-2)
}
return cache[n]
}
return fib
}
使用方式：
fib := memoFibonacci() fmt.Println(fib(10)) // 输出 55，效率大幅提升
4. 递归遍历树结构
递归非常适合处理树形数据。例如，定义二叉树节点：
type TreeNode struct {
Val int
Left *TreeNode
Right *TreeNode
}
前序遍历可递归实现：
func preorder(root *TreeNode) {
if root == nil {
return
}
fmt.Println(root.Val)
preorder(root.Left)
preorder(root.Right)
}
这种写法清晰明了，适用于各种树的遍历场景。
基本上就这些。只要把握好终止条件和递归逻辑，Golang中的递归使用并不复杂，但也需注意栈深度限制，避免在深层递归时崩溃。对于大规模数据，可考虑改用迭代或尾递归优化（尽管Go不自动优化尾递归）。
