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如何将问题分为基线条件和递归条件
先展示两段代码：1
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21// 迭代：while
function iteration(box) {
const inner = [box]
while(inner.length) {
const item = inner[0];
if(item.children) {
item.children.map(child => {
inner.push(child);
})
}
inner.pop();
}
}
// 递归：
function recursion(box) {
if (box.children) {
box.children.map(child => {
recursion(child);
})
}
}
总结：如果使用迭代，程序性能可能更高，但是递归可以让代码更容易阅读。
基线条件和递归条件
基线条件是指函数不再调用自己，而递归条件是指函数调用自己
栈
先进后出
调用栈
计算机在内部使用被称为调用栈的栈。
递归调用栈（p37）
函数调用另一个函数时，当前函数暂停处于未完成状态，并且该函数的所有变量值都还在内存中。
等最后一个函数执行完成后才依次出栈，释放内存。过程中你始终不知道还需要查找哪些盒子。
而使用迭代方法时，计算机会创建一个堆，你始终知道你还有哪些（盒子）需要查找。更像是一个队列，先进先出。
尾递归
如果一个函数中所有的递归形式的调用都出现在末尾，我们称这个递归函数是尾递归的。
当递归调用时整个函数体中最后执行的语句，且他的返回值不属于表达式的一部分时，这个函数就是尾递归。
尾递归的特点就是回归过程中不存在任何操作
上代码：1
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21// 尾递归
function fact(n ,res) {
if(n === 1) {
return res;
} else {
return fact(n - 1, n * res);
}
}
// 递归
function fact(n) {
if (n === 1) {
return 1;
} else {
return n * fact(n - 1);
}
}
对比：
尾递归实现了一个函数的重载，达到了参数传递的结果，不压栈。
也就是说（代码1）的栈内存只存在一个占用，因为栈针没有事情可做时，编译器会实现覆盖的能力。
而（代码2）则会根据n的大小一直扩展内存占用
