1、什么是递归

简单地说，递归就是自己调用自己！

递归的本质，其实就是在分析一个大问题的时候，发现其子问题也是有相同的处理情况，而对于子问题来说，它的子问题也是如此，以此类推……

最经典的案例就是二叉树的深度遍历、快速排序、归并排序等，它们都是将一个大问题，根据每个子问题的共同特征抽象出一个解法之后，交给每个子问题去解决，最后子问题都解决了，那么大问题也就解决了！

2、如何理解递归

对于递归的理解，其实是可以分层次的，个人认为分为三个层次，由浅至深：

我们可以看到在书上或者网上充斥着多种搜索的叫法，比如搜索、暴力搜索、深度优先遍历、深度优先搜索、广度优先遍历、广度优先搜索等等，看到这些名词会让人觉得很头疼，其实这就是叫法不统一的问题，实际上它们都是类似的！

搜索这个词，其实就等同于暴力搜索，因为暴力搜索就是直接暴力枚举出所有的情况，而搜索其实也是需要枚举出所有的情况的！

然后就是深度优先遍历以及深度优先搜索，也就是我们常常看到的 dfs，它和另一种方式广度优先遍历以及广度优先搜索是不一样的，这种称为 bfs，这里主要就是弄清楚搜索和遍历的区别，遍历是形式，而搜索是目的，但是我们在平时都可以认为它们是等价的！

还有一些其它问题，我们也是可以使用搜索来解决的，就像经典的图问题、全排列问题，其实全排列的情况可以将其转化为树状图，将其看作是一棵决策树（听起来高级，其实就是按照不同的可能列举出不同的分支罢了），然后对决策树进行搜索即可！

简单地说，回溯其实就是深度优先遍历！它们俩其实是一样的，回溯的含义其实就是在遍历过程中，遇到条件不匹配的时候，就直接返回，不再继续往下递归，这种过程叫做回溯，可以明显发现深度优先遍历其实也是这样子的，所以它们是一样的，只不过回溯的含义针对一些深度优先遍历的题目的效果会比较明显！

剪枝其实就是如果在进行合法的回溯也就是深度优先遍历的时候，走了一些无意义的线路比如说不符合条件的线路，那么此时我们就在回溯条件中增加一些判断，有了这些判断条件之后，每次我们遇到这些不符合条件的线路的时候，就直接回溯了，而这些增加的条件，就叫做剪枝。