factorial(0)必须返回1，因为数学定义规定0!=1；若以n==1为终止条件，factorial(0)将递归调用factorial(-1)、factorial(-2)…导致栈溢出。
Java递归求阶乘：为什么factorial(0)必须返回1
因为阶乘的数学定义中，0! 就是 1，不是“没有意义”或“要特殊跳过”。如果写成 if (n == 1) return 1;，那 factorial(0) 就会掉进递归无限调用——factorial(0) → factorial(-1) → factorial(-2)…直到栈溢出报错 StackOverflowError。
- 基础终止条件只能是
n ，返回 1（涵盖 0 和 1） - 输入负数时，应提前抛异常，而不是靠递归自己“停下来”
-
int类型在factorial(13)就开始溢出，别等factorial(20)还用int
示例：
public static long factorial(int n) {<br> if (n < 0) throw new IllegalArgumentException("n must be >= 0");<br> if (n <= 1) return 1;<br> return n * factorial(n - 1);<br>}
Java递归算斐波那契：fib(50)卡住不是代码错，是算法问题
直接写 return fib(n-1) + fib(n-2) 看似简洁，但时间复杂度是 O(2ⁿ)，fib(50) 要算上万亿次调用。这不是 JVM 慢，是重复子问题没缓存——fib(48) 被算几十次，fib(47) 更多。
- 小数值（
n ）可以纯递归练手，但生产环境别这么用 - 加个
Map<integer long></integer>缓存已算结果，性能立刻从指数级降到 O(n) - 注意键类型用
Integer，别用int——自动装箱可能引发空指针（尤其 map.get 返回 null 时）
缓存版示意：
private static Map<Integer, Long> cache = new HashMap<>();<br>public static long fib(int n) {<br> if (n < 0) throw new IllegalArgumentException("n must be >= 0");<br> if (n <= 1) return n;<br> if (cache.containsKey(n)) return cache.get(n);<br> long result = fib(n-1) + fib(n-2);<br> cache.put(n, result);<br> return result;<br>}
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递归深度超限：StackOverflowError 不是配 JVM 参数就能解决
Java 默认栈大小约 1MB，对应大概 8000–10000 层递归调用（取决于方法参数和局部变量数量）。哪怕你把 -Xss2m 调到 2MB，也只多撑一倍——而 fib(10000) 需要上万层，factorial(100000) 更是远超安全范围。
- 真要处理大 n，必须改迭代：用
for循环+变量累积，栈空间恒定 O(1) - 递归转迭代不难，但别硬套“尾递归优化”——Java 不支持尾递归自动优化（Scala、Kotlin 才有）
- JVM 参数能延缓问题，但掩盖不了设计缺陷；该换思路时别死磕递归
递归方法签名里要不要加 static？看调用场景
如果只是工具类里的纯计算（比如 MathUtils.factorial()），加 static 合理：不用实例化、无状态、线程安全（前提是你没用共享可变变量）。但如果递归逻辑依赖对象字段（比如树节点遍历中要更新 this.depth），那就不能静态——否则编译报错或逻辑错乱。
- 静态递归方法不能访问
this，也不能调用非静态成员 - 非静态递归方法要注意：多个线程同时调用同一个实例的递归方法，若方法内修改了实例变量，就会互相干扰
- 不确定时，优先写
static；需要维护状态，就拆成构造器传参 + 私有递归辅助方法
递归看着简单，但阶乘的边界、斐波那契的重复计算、栈深限制、方法静态性——每个点都容易在跑通第一个例子后被忽略。真正卡住你的，往往不是语法，而是这些隐含约束。
