Java에서 재귀와 반복의 차이점은 무엇입니까?

1. 재귀와 반복의 차이점

• 엔티티가 자신을 호출하는 경우 해당 프로그램을 recursive라고 합니다. 调用自身时，程序称为递归。

• 当存在循环（或重复）时，程序称为迭代调用。

• 示例：求一个数的阶乘的程序

 时间复杂度比较

• 查找递归的时间复杂度比迭代更难。

• 递归：递归的时间复杂度可以通过根据先前的调用找到第 n 次递归调用的值来找到。因此，根据基本情况找到目标情况，并根据基本情况求解，可以让我们了解递归方程的时间复杂度。

• 迭代：迭代的时间复杂度可以通过找到循环内重复的循环数来找到。

 用法比较

•  使用这些技术中的任何一种都是时间复杂度和代码大小之间的权衡。

• 如果时间复杂度是重点，递归调用的次数会很大，那么最好使用迭代。

• 但是，如果时间复杂度不是问题而代码的短小是问题，那么递归将是可行的方法。

• 递归：递归涉及再次调用相同的函数，因此代码长度非常短。然而，正如我们在分析中看到的那样，当递归调用数量相当多时，递归的时间复杂度可能会呈指数级增长。因此，递归的使用在更短的代码中是有利的，但时间复杂度更高。

• 迭代：迭代是代码块的重复。这涉及较大的代码量，但时间复杂度通常低于递归。

 开销

• 与迭代相比，递归有大量的开销。

• 递归：递归有函数重复调用的开销，即由于重复调用同一个函数，代码的时间复杂度增加了很多倍。

• 迭代：迭代不涉及任何此类开销。

 无限重复

•  递归中的 Infinite Repetition 会导致 CPU crash，但在迭代中，当内存耗尽时它会停止。

• 递归：在Recursion中，由于指定的基本条件错误，可能会出现无限递归调用，在永远不会为假的情况下，不断调用函数，这可能会导致系统CPU崩溃。

• 迭代

루프(또는 반복)가 있는 경우 해당 프로그램을 반복 호출이라고 합니다. 시간 복잡도 비교재귀의 시간 복잡도를 찾는 것은 반복보다 어렵습니다. 재귀: 재귀의 시간 복잡도는 이전 호출을 기반으로 n번째 재귀 호출의 값을 찾아 알 수 있습니다. 따라서 기본 사례를 기반으로 대상 사례를 찾고 이를 기본 사례를 기반으로 해결하면 재귀 방정식의 시간 복잡도를 이해할 수 있습니다. 반복: 반복의 시간 복잡도는 루프 내에서 반복되는 루프 수를 찾아 알 수 있습니다. 사용법 비교 이러한 기술을 사용하는 것은 시간 복잡성과 코드 크기 간의 절충안입니다. 시간 복잡도가 중요하고 재귀 호출 수가 많을 경우 반복을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 그러나 시간 복잡성이 문제가 되지 않고 코드가 짧다면 재귀를 사용하는 것이 좋습니다. 재귀: 재귀에는 동일한 함수를 다시 호출하는 작업이 포함되므로 코드 길이가 매우 짧습니다. 그러나 분석에서 보았듯이 재귀 호출 수가 많을수록 재귀의 시간 복잡도는 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 따라서 재귀를 사용하는 것은 코드가 짧을수록 유리하지만 시간 복잡도는 더 높습니다. 반복: 반복은 코드 블록의 반복입니다. 여기에는 더 많은 양의 코드가 포함되지만 시간 복잡도는 일반적으로 재귀보다 낮습니다. 오버헤드 반복에 비해 재귀에는 오버헤드가 많습니다. 재귀: 재귀에는 반복된 함수 호출의 오버헤드가 있습니다. 즉, 동일한 함수에 대한 반복 호출로 인해 코드의 시간 복잡도가 발생합니다. 여러 번 증가합니다 code>. 반복: 반복에는 그러한 오버헤드가 포함되지 않습니다. 무한 반복recursion에서 무한 반복은 CPU 충돌을 일으키지만, 반복에서는 메모리가 소진되면 중지됩니다. Recursion: Recursion에서는 지정된 기본 조건의 오류로 인해 무한 재귀 호출이 발생할 수 있습니다. 함수가 false가 아닌 경우 계속 호출되어 시스템이 CPU 충돌을 일으킬 수 있습니다. 반복: 반복자 할당이나 증분 오류 또는 종료 조건 오류로 인한 무한 반복으로 인해 시스템 오류가 발생할 수도 있고 발생하지 않을 수도 있지만 반드시 중지되는 무한 루프가 발생합니다. 프로그램 추가 실행. recursiveiterativedefine함수 자체를 호출합니다. 반복적으로 실행되는 일련의 명령입니다. Apps 기능을 확인하세요. For 루프. 종료

예: 숫자의 계승을 찾는 프로그램

기본 사례를 통해 여기서는 함수 호출이 없습니다.

🎜반복자의 종료 조건이 더 이상 충족되지 않는 경우. 🎜🎜🎜🎜Usage🎜🎜코드 크기가 작아야 하고 시간 복잡성이 문제가 되지 않을 때 사용하세요. 🎜🎜시간 복잡도를 확장된 코드 크기와 균형을 맞춰야 할 때 사용하세요. 🎜🎜🎜🎜코드 크기 🎜🎜더 적은 코드 🎜🎜더 많은 코드 🎜🎜🎜🎜시간 복잡도 🎜🎜매우 높은(보통 기하급수적) 시간 복잡도. 🎜🎜시간 복잡도는 상대적으로 낮습니다(일반적으로 다항식 로그). 🎜🎜🎜🎜공간 복잡도🎜🎜공간 복잡도가 반복보다 높습니다. 🎜🎜공간 복잡도가 낮습니다. 🎜🎜🎜🎜Heap🎜🎜여기의 스택은 함수가 호출될 때 지역 변수를 저장하는 데 사용됩니다. 🎜🎜스택을 사용하지 않습니다. 🎜🎜🎜🎜Speed🎜🎜스택을 유지하고 업데이트하는 오버헤드가 있기 때문에 실행이 느립니다. 🎜🎜일반적으로 스택을 사용하지 않기 때문에 재귀보다 빠릅니다. 🎜🎜🎜🎜Storage🎜🎜재귀는 반복에 비해 더 많은 메모리를 사용합니다. 🎜🎜반복에 함수 호출이 없으므로 오버헤드가 없습니다. 🎜🎜🎜🎜Elevated🎜🎜에는 반복되는 함수 호출로 인한 오버헤드가 있습니다. 🎜🎜반복에 함수 호출이 없으므로 오버헤드가 없습니다. 🎜🎜🎜🎜무한 반복🎜🎜재귀 함수가 종료 조건을 만족하지 않거나 정의되지 않았거나 기본 사례에 도달하지 못한 경우 스택 오버플로 오류가 발생하고 시스템이 무한 재귀에서 충돌할 수 있습니다. 🎜🎜반복문의 제어 조건이 절대 false가 아니거나 제어 변수가 최종 값에 도달하지 않으면 무한 루프가 발생합니다. 무한 루프에서는 CPU 사이클을 계속해서 사용합니다. 🎜🎜🎜🎜🎜2.코드🎜

public class Test {
    // ----- 递归 -----
    // 求给定数的阶乘的方法
    static int factorialUsingRecursion(int n)
    {
        if (n == 0)
            return 1;

        // 递归呼叫
        return n * factorialUsingRecursion(n - 1);
    }

    // -----迭代 -----
    //求给定数的阶乘的方法
    static int factorialUsingIteration(int n)
    {
        int res = 1, i;

        // 迭代
        for (i = 2; i <= n; i++)
            res *= i;

        return res;
    }

    public static void main(String[] args)
    {
        int num = 5;
        System.out.println("Factorial of " + num
                + " using Recursion is: "
                + factorialUsingRecursion(5));

        System.out.println("Factorial of " + num
                + " using Iteration is: "
                + factorialUsingIteration(5));
    }
}

Factorial of 5 using Recursion is: 120
Factorial of 5 using Iteration is: 120

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