递归是函数调用自身的编程思想，需明确终止条件、防栈溢出、区分值传与引用传；无base case将导致无限递归和栈溢出。
递归在 C++ 中不是语法特性，而是函数调用自身的编程思想；能否正确运行，取决于你是否设置了明确的终止条件、是否避免了栈溢出、是否处理好了值传递与引用传递的区别。
递归函数必须有明确的 base case
没有终止条件的递归会无限调用自身，直到栈空间耗尽，触发 Segmentation fault 或 stack overflow。C++ 不做递归深度检查，一切由程序员负责。
- 经典错误：写
factorial(n)时只处理n > 1，却漏掉n == 0或n == 1的返回 - 正确做法：先写清所有边界输入（如
n 、空指针、空容器）对应的返回值 - 调试技巧：在函数入口加
std::cout ，快速观察是否陷入死循环
注意参数传递方式对递归行为的影响
传值（int n）和传引用（int& n）在递归中语义完全不同；多数情况下该用传值，误用引用会导致逻辑错乱甚至崩溃。
- 阶乘、斐波那契等纯计算场景，必须用传值——每次递归操作的是独立副本
- 只有当你需要在递归中修改外部状态（如遍历二叉树时累计节点数），才考虑传引用或指针，但要确保修改不干扰上层逻辑
- 常见坑：
void dfs(std::vector<int>& arr, int& i)</int>中反复修改i，导致回溯失败；应改用int i+ 显式传递新索引
递归深度受限于系统栈大小，大输入易崩溃
默认线程栈通常仅 1~8 MB，对应约几千次函数调用；计算 fibonacci(50) 这种指数级展开的递归，实际调用次数远超想象，不仅慢，还可能直接栈溢出。
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- 粗略估算：每层调用至少占用几十字节（返回地址 + 参数 + 局部变量），递归深度 > 10000 就需警惕
- 解决方向：改用迭代（手动维护栈）、尾递归优化（但 C++ 标准不保证编译器优化，
gcc -O2对简单尾递归有效，但需严格满足“最后一步是调用自身”） - 替代方案示例：用
std::stack<:pair int>></:pair>模拟二叉树前序遍历，完全规避系统栈限制
经典案例：二叉树深度优先遍历的递归实现要点
这是最常被用来教学递归的场景，但也是最容易写出低效或错误代码的地方——关键不在“能不能写出来”，而在“是否理解每行代码的执行时机和作用域”。
- 中序遍历中，
dfs(root->left)返回后，当前栈帧里的root仍有效；但若你在递归前把rootdelete 了，后续访问就是未定义行为 - 避免在递归函数里 new 大量对象又不 delete；更推荐使用局部对象或智能指针（如
std::unique_ptr），靠 RAII 自动管理 - 调试时重点关注“进入递归前”和“从递归返回后”的变量状态差异，比如
std::vector<int> path</int>是传值还是引用，决定了路径回溯是否自动发生
递归本身很简单，难的是在每一次调用中保持对数据生命周期、内存位置和控制流的清醒判断；尤其当逻辑嵌套加深、涉及容器或指针操作时，稍不注意就会让程序在某个看似普通的输入下静默崩溃。
