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第二篇 递归思想
今天说说递归思想，在我们编码时，有的时候递归能够让我们的算法更加通俗易懂，并且代码量也是大大的减少。比如我先前的系列中说到了
关于树的“先序，中序和后序”遍历，那么看看用递归来描叙这个问题是多少的简洁，多么的轻松。
1 #region 二叉树的先序遍历 2 /// <summary> 3 /// 二叉树的先序遍历 4 /// </summary> 5 /// <typeparam name="T"></typeparam> 6 /// <param name="tree"></param> 7 public void BinTree_DLR<T>(ChainTree<T> tree) 8 { 9 if (tree == null)10 return;11 12 //先输出根元素13 Console.Write(tree.data + "\t");14 15 //然后遍历左子树16 BinTree_DLR(tree.left);17 18 //最后遍历右子树19 BinTree_DLR(tree.right);20 }21 #endregion22 23 #region 二叉树的中序遍历24 /// <summary>25 /// 二叉树的中序遍历26 /// </summary>27 /// <typeparam name="T"></typeparam>28 /// <param name="tree"></param>29 public void BinTree_LDR<T>(ChainTree<T> tree)30 {31 if (tree == null)32 return;33 34 //优先遍历左子树35 BinTree_LDR(tree.left);36 37 //然后输出节点38 Console.Write(tree.data + "\t");39 40 //最后遍历右子树41 BinTree_LDR(tree.right);42 }43 #endregion44 45 #region 二叉树的后序遍历46 /// <summary>47 /// 二叉树的后序遍历48 /// </summary>49 /// <typeparam name="T"></typeparam>50 /// <param name="tree"></param>51 public void BinTree_LRD<T>(ChainTree<T> tree)52 {53 if (tree == null)54 return;55 56 //优先遍历左子树57 BinTree_LRD(tree.left);58 59 //然后遍历右子树60 BinTree_LRD(tree.right);61 62 //最后输出节点元素63 Console.Write(tree.data + "\t");64 }65 #endregion看看，多么简洁明了。当然递归都是可以改成非递归的，但是就不见得简洁和通俗易懂了。
一： 概念
递归，说白了就是直接或者间接的调用自己的一种算法。它是把求解问题转化为规模较小的子问题，然后通过多次递归一直到可以得出结果
的最小解，然后通过最小解逐层向上返回调用，最终得到整个问题的解。总之递归可以概括为一句话就是：“能进则进，不进则退”。
二：三要素
<1> 递归中每次循环都必须使问题规模有所缩小。
<2> 递归操作的每两步都是有紧密的联系，如在“递归”的“归操作时”，前一次的输出就是后一次的输入。
<3> 当子问题的规模足够小时，必须能够直接求出该规模问题的解，其实也就是必须要有结束递归的条件。
三： 注意
<1> 前面也说了，递归必须要有一个递归出口。
<2> 深层次的递归会涉及到频繁进栈出栈和分配内存空间，所以运行效率比较低，当问题规模较大时，不推荐使用。
<3> 在递归过程中，每次调用中的参数，方法返回点，局部变量都是存放在堆栈中的，如果当问题规模非常大时，容易造成堆栈溢出。
第二篇 递归思想
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