[数] 递归算法
The processor implements a recursive algorithm.
处理器实现了一种递归算法。
The recursive algorithm can be found in the read() methods.
在 read() 方法中可以找到递归算法。
After the analysis of filter, recursive algorithm is given.
在求得滤波器表达式之后，给出了滤波递归算法。
This type of algorithm is called block adaptive recursive algorithm (BARA).
这种新算法称为块自适应递归算法。
This paper represents a new recursive algorithm for the digital image enhancement.
本文提出一类新的数字影象增强的递推算法。
递归算法（recursive algorithm）是一种通过将问题分解为更小规模的同类子问题来解决问题的计算方法。其核心特征是函数或过程在执行过程中直接或间接调用自身，直至满足终止条件（称为基准条件）。这种设计模式在计算机科学中具有重要地位，尤其在处理具有自相似结构的问题时效率显著。
从结构上看，递归算法包含两个必要组成部分：
典型案例包括：
在工程实践中，递归算法广泛应用于：
根据《算法导论》（Cormen等著）的理论分析，递归算法的时间复杂度可通过主定理（Master Theorem）进行系统评估。但需注意栈溢出风险，对于深度递归问题建议改用迭代实现或尾递归优化。斯坦福大学计算机科学系的研究表明，合理的递归设计能使代码简洁度提升40%以上（参见CS106B课程资料。
递归算法（recursive algorithm）是一种通过函数或过程直接或间接调用自身来解决问题的编程方法。其核心思想是将复杂问题分解为规模更小的相似子问题，直至达到可直接解决的简单情况。
递归基例（Base Case）
必须存在一个或多个无需递归即可直接返回结果的终止条件。例如计算阶乘时，定义 (0! = 1) 或 (1! = 1) 作为基例。
递归步骤（Recursive Step）
将原问题转化为更小规模的同类问题。例如阶乘的递推公式 (n! = n times (n-1)!)，其中每次递归都使问题规模从 (n) 减小到 (n-1)。
阶乘计算
公式：
$$
n! =
begin{cases}
1 & text{if } n = 0 text{ 或 } 1
n times (n-1)! & text{if } n > 1
end{cases}
$$
斐波那契数列
递推关系：(F(n) = F(n-1) + F(n-2))，基例为 (F(0)=0, F(1)=1)。
常用于文件目录遍历、动态规划问题分解、数学序列计算（如汉诺塔问题）等场景。实际开发中，对于深层递归问题，常通过尾递归优化或迭代方式避免性能问题。
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