遞歸程調用英文解釋翻譯、遞歸程調用的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 recursive procedure call

分詞翻譯：

遞的英語翻譯：

give; hand over; pass; in the proper order; successively

歸程的英語翻譯：

return journey

調用的英語翻譯：

transfer
【計】 C; call; calls; invoke

專業解析

從漢英詞典與計算機科學結合的角度看，“遞歸程調用”可拆解并解釋如下：

一、術語構成與基礎釋義

• 遞歸 (Recursion)：指函數/過程直接或間接調用自身的行為（《英漢計算機詞典》清華大學出版社）。其核心思想是将複雜問題分解為同類型的更小子問題，直至達到可解的終止條件（Base Case）。
• 程調用 (Procedure Call)：指程式執行過程中，主程式或子程式調用另一子程式（過程/函數）的行為（《計算機科學導論》機械工業出版社）。
• 整體定義：遞歸程調用（Recursive Procedure Call）特指在程式設計中，一個函數通過直接或間接調用自身來解決問題的編程技術。

二、核心機制與特點

1. 自我調用性：函數在其定義中包含對自身的調用指令，例如計算階乘的經典模型：

   def factorial(n):
   if n == 1:# 終止條件
   return 1
   else:
   return n * factorial(n-1)# 遞歸調用

2. 棧結構依賴：每次遞歸調用均在内存棧中創建新幀（Frame），存儲局部變量與返回地址，直至終止條件觸發後逐層回溯（《算法導論》MIT Press）。
3. 必要條件：
   • 基準情形（Base Case）：必須存在能直接返回結果的簡單場景，防止無限遞歸。
   • 推進規則（Recursive Step）：每次調用需向基準情形逼近，如 n-1 使問題規模遞減。

三、典型應用場景

• 數學計算：階乘、斐波那契數列（需注意重複計算問題）。
• 數據結構操作：樹/圖的深度優先遍曆（DFS）、鍊表反轉。
• 分治算法：漢諾塔問題、歸并排序（通過遞歸拆分實現高效排序）。
• 語法解析：編譯器處理嵌套語法結構（如括號匹配）。

四、注意事項

• 棧溢出風險：過深遞歸可能導緻調用棧耗盡（如未設基準條件或規模過大），可通過尾遞歸優化或疊代替代緩解。
• 效率權衡：部分場景（如斐波那契數列的樸素遞歸）存在重複計算，宜用備忘錄（Memoization）優化。

權威參考來源：

1. 《計算機程式的構造和解釋》（SICP） - Harold Abelson 等, MIT Press. 英文原版鍊接
2. Python 官方文檔 - 遞歸詳解 Recursion in Python
3. GeeksforGeeks 遞歸算法教程 Recursion Algorithms
4. 《算法導論》 - Thomas H. Cormen 等, 第3章 "分治策略"

網絡擴展解釋

遞歸調用（Rececursion）是計算機編程中的一個核心概念，指函數/過程在執行過程中直接或間接調用自身的行為。其核心原理是将複雜問題分解為相同結構的子問題，直到達到可解的基線條件。以下從五個維度詳細解析：

1. 基本結構

• 遞歸條件（Recursive Case）：将原問題拆解為更小規模的同類問題

   def factorial(n):
   if n > 1:# 遞歸條件
   return n * factorial(n-1)

• 基線條件（Base Case）：終止遞歸的邊界狀态

   else:# 基線條件
   return 1

2. 執行原理 系統通過調用棧（Call Stack）維護遞歸狀态，每次調用産生新的棧幀存儲：

• 局部變量
• 參數傳遞
• 返回地址 當棧深度超過限制時會導緻棧溢出（Stack Overflow），例如Python默認遞歸深度限制為1000層。

3. 必要條件

• 問題必須可分解為同構子問題（如樹形結構遍曆）
• 存在明确的終止條件
• 遞歸深度有限（避免無限遞歸）

4. 典型應用場景

• 數學計算：階乘（$n!$）、斐波那契數列（$small F(n)=F(n-1)+F(n-2)$）
• 數據結構：二叉樹遍曆（前/中/後序）
• 分治算法：歸并排序、快速排序
• 動态規劃：背包問題

5. 優化策略

• 尾遞歸優化（Tail Recursion）：将遞歸調用置于函數最後，編譯器可複用棧幀
• 記憶化技術（Memoization）：緩存已計算結果，避免重複計算
• 疊代轉換：用循環結構替代深層遞歸

需特别注意，盡管遞歸能簡化代碼結構（如漢諾塔問題代碼量減少60%），但存在棧溢出風險和額外函數調用開銷。建議對超過千層深度的計算采用疊代實現，或在支持尾遞歸優化的語言（如Scheme）中使用遞歸範式。

分類

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