递归程调用英文解释翻译、递归程调用的近义词、反义词、例句
英语翻译:
【计】 recursive procedure call
分词翻译:
递的英语翻译:
give; hand over; pass; in the proper order; successively
归程的英语翻译:
return journey
调用的英语翻译:
transfer
【计】 C; call; calls; invoke
专业解析
从汉英词典与计算机科学结合的角度看,“递归程调用”可拆解并解释如下:
一、术语构成与基础释义
- 递归 (Recursion):指函数/过程直接或间接调用自身的行为(《英汉计算机词典》清华大学出版社)。其核心思想是将复杂问题分解为同类型的更小子问题,直至达到可解的终止条件(Base Case)。
- 程调用 (Procedure Call):指程序执行过程中,主程序或子程序调用另一子程序(过程/函数)的行为(《计算机科学导论》机械工业出版社)。
- 整体定义:递归程调用(Recursive Procedure Call)特指在程序设计中,一个函数通过直接或间接调用自身来解决问题的编程技术。
二、核心机制与特点
- 自我调用性:函数在其定义中包含对自身的调用指令,例如计算阶乘的经典模型:
def factorial(n):
if n == 1:# 终止条件
return 1
else:
return n * factorial(n-1)# 递归调用
- 栈结构依赖:每次递归调用均在内存栈中创建新帧(Frame),存储局部变量与返回地址,直至终止条件触发后逐层回溯(《算法导论》MIT Press)。
- 必要条件:
- 基准情形(Base Case):必须存在能直接返回结果的简单场景,防止无限递归。
- 推进规则(Recursive Step):每次调用需向基准情形逼近,如
n-1
使问题规模递减。
三、典型应用场景
- 数学计算:阶乘、斐波那契数列(需注意重复计算问题)。
- 数据结构操作:树/图的深度优先遍历(DFS)、链表反转。
- 分治算法:汉诺塔问题、归并排序(通过递归拆分实现高效排序)。
- 语法解析:编译器处理嵌套语法结构(如括号匹配)。
四、注意事项
- 栈溢出风险:过深递归可能导致调用栈耗尽(如未设基准条件或规模过大),可通过尾递归优化或迭代替代缓解。
- 效率权衡:部分场景(如斐波那契数列的朴素递归)存在重复计算,宜用备忘录(Memoization)优化。
权威参考来源:
- 《计算机程序的构造和解释》(SICP) - Harold Abelson 等, MIT Press. 英文原版链接
- Python 官方文档 - 递归详解 Recursion in Python
- GeeksforGeeks 递归算法教程 Recursion Algorithms
- 《算法导论》 - Thomas H. Cormen 等, 第3章 "分治策略"
网络扩展解释
递归调用(Rececursion)是计算机编程中的一个核心概念,指函数/过程在执行过程中直接或间接调用自身的行为。其核心原理是将复杂问题分解为相同结构的子问题,直到达到可解的基线条件。以下从五个维度详细解析:
- 基本结构
- 执行原理
系统通过调用栈(Call Stack)维护递归状态,每次调用产生新的栈帧存储:
- 局部变量
- 参数传递
- 返回地址
当栈深度超过限制时会导致栈溢出(Stack Overflow),例如Python默认递归深度限制为1000层。
- 必要条件
- 问题必须可分解为同构子问题(如树形结构遍历)
- 存在明确的终止条件
- 递归深度有限(避免无限递归)
- 典型应用场景
- 数学计算:阶乘($n!$)、斐波那契数列($small F(n)=F(n-1)+F(n-2)$)
- 数据结构:二叉树遍历(前/中/后序)
- 分治算法:归并排序、快速排序
- 动态规划:背包问题
- 优化策略
- 尾递归优化(Tail Recursion):将递归调用置于函数最后,编译器可复用栈帧
- 记忆化技术(Memoization):缓存已计算结果,避免重复计算
- 迭代转换:用循环结构替代深层递归
需特别注意,尽管递归能简化代码结构(如汉诺塔问题代码量减少60%),但存在栈溢出风险和额外函数调用开销。建议对超过千层深度的计算采用迭代实现,或在支持尾递归优化的语言(如Scheme)中使用递归范式。
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