循环？还是递归？---xcbeyond

前言

前几天群里有几个小伙伴，展开了如下讨论：

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【西安-Java-小白】

谁遇上过？

【杭州-Java-JOEL】

你要打断点看哪行出错了

【西安-Java-小白】

栈溢出，mybatis执行查询的时候，循环查询，1000条查询一次，到160多次的时候栈溢出

【北京-Android-背影】

你有递归么

【西安-Java-小白】

嗯。刚把递归干掉了，换成循环试试。

【北京-Android-背影】

@西安-Java-小白 你去掉递归还会报错么

一般栈溢出都是有递归调用方法体导致的

【西安-Java-小白】

嗯

去掉了，在测试

换成while了

【北京-Android-背影】

嗯嗯，等会给我们说下结果

【西安-Java-小白】

感觉速度比递归快太多了

【杭州-Java-JOEL】

查询的时候批量去查稍微好点

【北京-Android-背影】

递归方法体内的变量会一直保存，但是有的变量没任何意义。

循环的话，方法体内的变量会被回收掉，不会一直占内存。

【杭州-Java-JOEL】

这个解释赞

【西安-Java-小白】

嗯呢

改成循环就OK了

【西安-Java-xcbeyond】

栈，主要是用来存放栈帧的，每执行一个方法就会出现压栈操作，所以采用递归的时候产生的栈帧比较多，递归就会影响到内存，非常消耗内存。而使用循环就执行了一个方法，压入

栈帧一次，只存在一个栈帧，所以比较节省内存。

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都是递归惹的祸！接下来，我们就一起讨论下递归和循环吧，该如何用，他们都有哪些区别呢？时间复杂度，空间复杂度又是多少呢

循环、递归验证

循环：当满足某一条件时，进行反复执行某一操作(循环体)。如：for、while循环

递归：在一个方法内调用方法本身，并且要有递归结束的判断。

循环和递归两者之间是可以相互替换实现的，但他们之间却有很大的差异，其时间复杂度，空间复杂度有着很大的差异的。

接下来，我们就直接撸起代码见效果吧，以一个整数递减到0输出为例。

package com.xcbeyond.test; /** * 递归测试 * @Auther: xcbeyond * @Date: 2019/9/12 11:26 */ public class RecursionTest { public static void main(String [] args) { int number = 5000; long startTime = System.currentTimeMillis(); loop(number); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(); System.out.println("循环耗时：" + (endTime-startTime)); long startTime2 = System.currentTimeMillis(); recursion(number); long endTime2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println(); System.out.println("递归耗时：" + (endTime2-startTime2)); } /** * 递归 * @param n * @return */ public static void recursion(int n) { if(n <= 0) { return; }else { System.out.print(n + " "); recursion(n - 1); } } /** * 循环 * @param n * @return */ public static void loop(int n) { for(int i = n; i> 0;i--) { System.out.print(i + " "); } } }

结果分析：

number分别为1000、5000、10000，其耗时结果如下:

情况1：1000

循环耗时：34 递归耗时：18

情况2：5000

循环耗时：48 递归耗时：11

情况3：10000

循环耗时：142 Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError at sun.nio.cs.UTF_8$Encoder.encodeLoop(UTF_8.java:691) at java.nio.charset.CharsetEncoder.encode(CharsetEncoder.java:579) at sun.nio.cs.StreamEncoder.implWrite(StreamEncoder.java:271) at sun.nio.cs.StreamEncoder.write(StreamEncoder.java:125) at java.io.OutputStreamWriter.write(OutputStreamWriter.java:207) at java.io.BufferedWriter.flushBuffer(BufferedWriter.java:129) at java.io.PrintStream.write(PrintStream.java:526) at java.io.PrintStream.print(PrintStream.java:669) at com.xcbeyond.test.RecursionTest.recursion(RecursionTest.java:36)

从上述结果来看，使用循环算法比递归算法更耗时，但当循环、递归次数达到一定数据级时，递归算法就会出现栈溢出(StackOverflowError)问题了，这也就是文章开头说的现象了。

针对栈溢出问题，我们可以进一步来跟踪如下：

(上述代码略做修改，为了便于观察，number设置为5)

package com.xcbeyond.test; /** * 递归测试 * @Auther: xcbeyond * @Date: 2019/9/12 11:26 */ public class RecursionTest { public static void main(String [] args) { int number = 3; long startTime = System.currentTimeMillis(); loop(number); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println(); System.out.println("循环耗时：" + (endTime-startTime)); // long startTime2 = System.currentTimeMillis(); // recursion(number); // long endTime2 = System.currentTimeMillis(); // System.out.println(); // System.out.println("递归耗时：" + (endTime2-startTime2)); } /** * 递归 * @param n * @return */ public static void recursion(int n) { Thread.currentThread().dumpStack(); if(n <= 0) { return; }else { System.out.print(n + " "); recursion(n - 1); } } /** * 循环 * @param n * @return */ public static void loop(int n) { for(int i = n; i> 0;i--) { System.out.print(i + " "); Thread.currentThread().dumpStack(); } } }

循环的栈分配情况：

递归的栈分配情况：

通过分析栈的出栈入栈过程，循环只会堆栈一次，而递归却随着递归数次累积堆栈，即：随着递归次数增多，将会出现栈溢出的问题。

循环、递归区别

循环

优点：结构简单

缺点：并不能解决所有的问题。有的问题适合使用递归而不是循环，如果使用循环并不困难的话，最好使用循环。

递归

优点：代码简洁、清晰，并且容易验证正确性

缺点：它的运行需要较多次数的方法调用，如果调用层数比较深，需要增加额外的堆栈处理，比如参数传递需要压栈等操作，会对执行效率有一定影响。但是，对于某些问题，如果不使用递归，那将是极端难看的代码。

一般递归调用可以处理的算法，也通过循环去解决常需要额外的低效处理 。现在的编译器在优化后，对于多次调用的方法处理会有非常好的效率优化，效率未必低于循环。

总结

每次的递归，就是方法的每次调用，即：进行多次压栈操作。所以，如果使用递归算法，则不能递归次数不能过大，复杂将会出现栈溢出。

栈，主要是用来存放栈帧的，每执行一个方法就会出现压栈操作，所以采用递归的时候产生的栈帧比较多，递归就会影响到内存，非常消耗内存。而使用循环就执行了一个方法，压入栈帧一次，只存在一个栈帧，所以比较节省内存。

总之，在循环、递归算法的选取上，可遵循如下原则：

循环次数不是特别大，处理逻辑及其复杂，如果用循环算法，可能难于理解时，可优先采用递归算法。处理逻辑简单，则用循环。

记住一点，无论使用循环，还是递归，尽量避免出现循环次数特别大的场景处理，尽量去规避它吧。

---来自腾讯云社区的---xcbeyond