递归那些事儿，外祖母的神秘宝箱...
前言
忽日，走亲访友见祖母，于无聊，上阁楼，见一大箱子。一眼不以为然，再眼，定睛其竟闪闪发光。(批注：母亲大人已经三天没有打我了)
于是，祖母拿出一大盒子（里面还有很过小盒子，小盒子可能是钥匙也可能是盒子....）
分析
只有从这个盒子中找出钥匙，才能打开箱子。然而盒子里面还有盒子，盒子里面还有盒子，也可能是钥匙...于是
方案一：
1 使用的是while循环：只要盒子堆不空，就从中 2 取一个盒子，并在其中仔细查找。 3 def look_for_key(main_box): 4 pile = main_box.make_a_pile_to_look_through() 5 while pile is not empty: 6 box = pile.grab_a_box() 7 for item in box: 8 if item.is_a_box(): 9 pile.append(item) 10 elif item.is_a_key(): 11 print "found the key!"
方案二：
1 使用递归——函数调用自己，这种方法的伪代码如下。 2 def look_for_key(box): 3 for item in box: 4 if item.is_a_box(): 5 look_for_key(item) 6 elif item.is_a_key(): 7 print "found the key!"
这两种方法的作用相同，但在我看来，第二种方法更清晰。递归只是让解决方案更清晰，并
没有性能上的优势。实际上，在有些情况下，使用第一种方案的性能更好。
细思极恐
假如，使用递归找到一个盒子，里面既有钥匙又有盒子该怎么办？
虽然钥匙已经找到了，但程序并没有识别出来，如果有无穷个盒子，那么程序将陷入死循环...
基线条件和递归条件
为解决正上述问题，就必须告诉函数何时结束，正因为如此，每个递归函数都有两部分：基线条件（base case）和递归条件（recursive case）。递归条件指的是函数调用自己，而基线条件则
指的是函数不再调用自己，从而避免形成无限循环。改进伪代码如下
1 使用递归——加上基线条件。 2 def look_for_key(box): 3 for item in box: 4 if item.is_a_box() and item.is_a_key(): # 基线条件 5 print "found the key!" 6 return 7 elif item.is_a_key(): # 基线条件 8 print "found the key!" 9 return 10 elif item.is_a_box(): # 递归条件 11 look_for_key(item) 12 else： #防止盒子为空 13 print "this box is Null" 14 look_for_key(item.next()) # 继续查找下一个盒子
剖析递归内部调用情况
在方案一中咱们创建了一个盒子堆，因此咱们始终知道还有哪些盒子为查找
但使用递归没有盒子堆，如果查找到某个盒子为空，递归函数会不会结束喃？既然没有盒子堆，那算法怎么知道还有哪些盒子需要查找呢？客官别着急，接着往下看...
???,C盒子去哪儿了？程序不会结束吧？
不用着急，其实计算机已经为咱们列好了一个调用清单，内容如下
这个调用清单有一个专业的名词——调用栈，调用栈？
堆栈的自我简述
我的名字叫堆栈，其实就是一种数据结构，因为出生于“社会底层”，所以取名叫堆栈，我还有很多兄弟姐妹（数组，堆栈，队列，链表，树，图，字典树，哈希表），他们性格迥异，这里暂时不提他们。我还有一个小名叫数据篮子，这与我的特性有关，人们总喜欢稀奇古怪的东西往我这里放，所以为你惩戒他们，扔过来的东西，一律先进后出（First In Last Out，FILO），哈哈哈。我还有一个兄弟与我很相似，叫队列，但它总是与我唱反调，别人扔过来的东西，一律先进先出（First In First Out，FIFO），真是气煞我也。我还有很多故事，如果客官有兴趣的话，以后慢慢听我道来...
小结
使用栈虽然很方便，但是也要付出代价：存储详尽的信息可能占用大量的内存。每个函数调用都要占用一定的内存，如果栈很高，就意味着计算机存储了大量函数调用的信息。在这种情况下，你有两种选择。
1.重新编写代码，转而使用循环。
2.使用尾递归。这是一个高级递归主题，下次讨论。另外，并非所有的语言都支持尾递归。
下一节 采花大盗之狄克斯特拉算法
