Your performance deteriorates when using recursion because calling a method, in any language, implies a lot of preparation: the calling code posts a return address, call parameters, some other context information such as processor registers might be saved somewhere, and at return time the called method posts a return value which is then retrieved by the caller, and any context information that was previously saved will be restored. the performance diff between an iterative and a recursive approach lies in the time these operations take.

从实现的角度来看，当处理调用上下文所需的时间与执行方法所需的时间相当时，您才真正开始注意到差异。如果递归方法的执行时间比调用上下文管理部分要长，那么就采用递归方法，因为代码通常更易于阅读和理解，而且不会注意到性能损失。否则，出于效率考虑，可以进行迭代。

我发现了这些方法之间的另一个不同之处。 它看起来简单而不重要，但当你准备面试时，它有一个非常重要的角色，所以仔细看。

简而言之: 1)迭代后序遍历并不容易——这使得DFT更加复杂 2)循环检查更容易递归

细节:

在递归的情况下，很容易创建前后遍历:

想象一个相当标准的问题:“当任务依赖于其他任务时，打印所有应该执行的任务以执行任务5”

例子:

    //key-task, value-list of tasks the key task depends on
    //"adjacency map":
    Map<Integer, List<Integer>> tasksMap = new HashMap<>();
    tasksMap.put(0, new ArrayList<>());
    tasksMap.put(1, new ArrayList<>());

    List<Integer> t2 = new ArrayList<>();
    t2.add(0);
    t2.add(1);
    tasksMap.put(2, t2);

    List<Integer> t3 = new ArrayList<>();
    t3.add(2);
    t3.add(10);
    tasksMap.put(3, t3);

    List<Integer> t4 = new ArrayList<>();
    t4.add(3);
    tasksMap.put(4, t4);

    List<Integer> t5 = new ArrayList<>();
    t5.add(3);
    tasksMap.put(5, t5);

    tasksMap.put(6, new ArrayList<>());
    tasksMap.put(7, new ArrayList<>());

    List<Integer> t8 = new ArrayList<>();
    t8.add(5);
    tasksMap.put(8, t8);

    List<Integer> t9 = new ArrayList<>();
    t9.add(4);
    tasksMap.put(9, t9);

    tasksMap.put(10, new ArrayList<>());

    //task to analyze:
    int task = 5;


    List<Integer> res11 = getTasksInOrderDftReqPostOrder(tasksMap, task);
    System.out.println(res11);**//note, no reverse required**

    List<Integer> res12 = getTasksInOrderDftReqPreOrder(tasksMap, task);
    Collections.reverse(res12);//note reverse!
    System.out.println(res12);

    private static List<Integer> getTasksInOrderDftReqPreOrder(Map<Integer, List<Integer>> tasksMap, int task) {
         List<Integer> result = new ArrayList<>();
         Set<Integer> visited = new HashSet<>();
         reqPreOrder(tasksMap,task,result, visited);
         return result;
    }

private static void reqPreOrder(Map<Integer, List<Integer>> tasksMap, int task, List<Integer> result, Set<Integer> visited) {

    if(!visited.contains(task)) {
        visited.add(task);
        result.add(task);//pre order!
        List<Integer> children = tasksMap.get(task);
        if (children != null && children.size() > 0) {
            for (Integer child : children) {
                reqPreOrder(tasksMap,child,result, visited);
            }
        }
    }
}

private static List<Integer> getTasksInOrderDftReqPostOrder(Map<Integer, List<Integer>> tasksMap, int task) {
    List<Integer> result = new ArrayList<>();
    Set<Integer> visited = new HashSet<>();
    reqPostOrder(tasksMap,task,result, visited);
    return result;
}

private static void reqPostOrder(Map<Integer, List<Integer>> tasksMap, int task, List<Integer> result, Set<Integer> visited) {
    if(!visited.contains(task)) {
        visited.add(task);
        List<Integer> children = tasksMap.get(task);
        if (children != null && children.size() > 0) {
            for (Integer child : children) {
                reqPostOrder(tasksMap,child,result, visited);
            }
        }
        result.add(task);//post order!
    }
}

注意，递归后序遍历不需要对结果进行后续反转。孩子先打印，你的任务最后打印。一切都很好。您可以执行递归的预顺序遍历(上面也显示了)，这将需要反转结果列表。

迭代方法并不那么简单!在迭代(一个堆栈)方法中，你只能做一个预排序遍历，所以你必须在最后反转结果数组:

    List<Integer> res1 = getTasksInOrderDftStack(tasksMap, task);
    Collections.reverse(res1);//note reverse!
    System.out.println(res1);

    private static List<Integer> getTasksInOrderDftStack(Map<Integer, List<Integer>> tasksMap, int task) {
    List<Integer> result = new ArrayList<>();
    Set<Integer> visited = new HashSet<>();
    Stack<Integer> st = new Stack<>();


    st.add(task);
    visited.add(task);

    while(!st.isEmpty()){
        Integer node = st.pop();
        List<Integer> children = tasksMap.get(node);
        result.add(node);
        if(children!=null && children.size() > 0){
            for(Integer child:children){
                if(!visited.contains(child)){
                    st.add(child);
                    visited.add(child);
                }
            }
        }
        //If you put it here - it does not matter - it is anyway a pre-order
        //result.add(node);
    }
    return result;
}

看起来很简单，不是吗?

但在一些面试中，这是一个陷阱。

It means the following: with the recursive approach, you can implement Depth First Traversal and then select what order you need pre or post(simply by changing the location of the "print", in our case of the "adding to the result list"). With the iterative (one stack) approach you can easily do only pre-order traversal and so in the situation when children need be printed first(pretty much all situations when you need start print from the bottom nodes, going upwards) - you are in the trouble. If you have that trouble you can reverse later, but it will be an addition to your algorithm. And if an interviewer is looking at his watch it may be a problem for you. There are complex ways to do an iterative post-order traversal, they exist, but they are not simple. Example:https://www.geeksforgeeks.org/iterative-postorder-traversal-using-stack/

因此，底线是:我会在面试中使用递归，这样更容易管理和解释。在任何紧急情况下，您都可以轻松地从前顺序遍历到后顺序遍历。在迭代中，你就没有那么灵活了。

我会使用递归，然后说:“好吧，但是迭代可以让我更直接地控制使用的内存，我可以很容易地测量堆栈大小，并禁止一些危险的溢出。”

递归的另一个优点——避免/注意图中的循环更简单。

例子(preudocode):

dft(n){
    mark(n)
    for(child: n.children){
        if(marked(child)) 
            explode - cycle found!!!
        dft(child)
    }
    unmark(n)
}

递归的内存开销更大，因为每次递归调用通常都需要将一个内存地址推入堆栈，以便稍后程序可以返回到那个地址。

尽管如此，在许多情况下，递归比循环更自然、更可读——比如在处理树的时候。在这些情况下，我建议坚持使用递归。

迈克说得对。Java编译器或JVM没有优化尾部递归。你总是会得到这样的堆栈溢出:

int count(int i) {
  return i >= 100000000 ? i : count(i+1);
}

对于可以分解成多个更小的部分的问题，递归比迭代更好。

例如，要制作一个递归斐波那契算法，您将fib(n)分解为fib(n-1)和fib(n-2)，并计算这两部分。迭代只允许你一遍又一遍地重复一个函数。

然而，Fibonacci实际上是一个坏例子，我认为迭代实际上更有效。注意fib(n) = fib(n-1) + fib(n-2)和fib(n-1) = fib(n-2) + fib(n-3)。Fib (n-1)被计算了两次!

一个更好的例子是树的递归算法。分析父节点的问题可以分解为分析每个子节点的多个更小的问题。与斐波那契例子不同，较小的问题是相互独立的。

所以，对于那些可以分解成多个、更小、独立、相似问题的问题，递归比迭代更好。

这取决于语言。在Java中，你应该使用循环。函数式语言优化递归。