本教程深入浅出地讲解了Python中递归函数的概念、工作原理及应用场景，适合初学者和进阶者参考学习。
上一期我们介绍了函数式编程，本期我们将讨论递归的函数内容。按照惯例，我会把重点内容整理出来，并用通俗易懂的语言解释，同时结合实际应用帮助大家理解。
关于递归：
百度定义：是指一个过程或程序直接或间接地调用自己的情况。在计算机编程里，递归指的是函数不断引用自身的过程，直到问题可以被解决到不需要进一步递归的状态为止。使用递归解决问题时思路清晰、代码简洁，但可能会消耗较多的栈空间，在内存有限的情况下（如嵌入式系统或者内核态编程）应避免采用。所有的递归算法都可以改写成非递归形式。
总结理解：当一个函数在内部调用自身的情况称为递归
Python中的递归是一种强大的工具，允许函数在其执行过程中自我引用并解决更小规模的相同问题，直到达到可以直接解决问题的基础情况（base case）为止。每个递归实例都包括两部分：递归调用和终止条件。
优点：
1. 代码结构清晰且易于理解。
2. 减少重复代码，使程序更加紧凑。
缺点：
1. 每次函数调用都会增加栈空间的使用量，如果递归层次过深可能导致堆栈溢出（stack overflow）。
2. 相比非递归算法可能有更高的时间开销，在处理大量数据时尤其明显。
实例分析：
- `func`和`foo`分别展示了直接与间接调用自身的例子。
- `age`函数通过不断减少参数值直到达到基础情况来计算年龄，最后逐级返回结果。
- 在搜索嵌套列表的例子中，递归被用来遍历并打印元素。这种情况下是从最底层开始处理问题，并逐步向上回溯到原始的请求。
- 计算阶乘时，`fact(5)`会通过递归转化为`5 * fact(4)`, 直至到达基础情况 `fact(1)=1`.
- 斐波那契数列可以通过定义每个数字是前两个数字之和来实现递归计算：即`fib(n) = fib(n-1) + fib(n-2)`。
- 汉诺塔问题中，通过递归来解决从一个柱子移动到另一个柱子的盘片问题。
注意，在内存或性能敏感的情况下，应该考虑使用非递归算法如迭代以节省资源。同时正确设置基础情况和理解调用顺序对于避免无限循环及保证程序运行至关重要。
5星
