当使用Java（或任何其他程序语言）编程时，我经常选择递归地解决某些内容与迭代地解决它。递归选项通常比迭代解决方案更优雅，所以我通常会选择递归解决方案。有一个例外：
担心堆栈溢出如果最大堆栈深度与输入的大小成线性比例（或更差），我倾向于避免递归解决方案。然而我意识到，在许多其他语言中（甚至是针对JVM的那些语言，例如Scala和Clojure），许多算法（例如基本列表算法）通常以递归方式表示，其中最大堆栈深度与列表的长度成比例。 sup>（1）那么，我担心线性堆栈深度算法中的堆栈溢出是否合理？
TL; DR：什么“堆栈深度复杂度”被认为是合理的？对数复杂度，例如递归二进制搜索， O（log N）肯定没问题，但是 O（N）， O（N log N）< / em>， O（N 2 ）？您通常会在哪里画线？（2）
（1）我意识到这些语言有时支持像@tailrec这样的东西，但这个问题涉及Java，C＃等。
（2）注意我不是关注CPU开销等。只是堆栈深度。
答案 0 :(得分：2)
堆栈深度复杂性是需要考虑的一件事，但另一件事是输入大小本身。
如果问题排除了其域的大量输入（对于开发过程中的扩展时间段），那么我们可以进行递归解决（当然，递归解决方案不得超过容量具有最大可能输入的堆栈。）
如果未定义输入大小，则可以接受O（1）堆栈深度或O（log N）堆栈深度，恕我直言。如果输入大小的实际上限在天文数值上超过堆栈容量，则O（log N）可能是不可接受的。但是，我认为这种情况很少见。
答案 1 :(得分：1)
如果不问自己想要支持的尺寸输入，就无法回答这个问题。
如果您正在处理一副扑克牌，那么筹码上的线性空间复杂度绝对不错，如果您正在接收大量文本文件，则可能完全无望。您需要确定应用程序的最大输入大小，或者更确切地说，您不会想到它失败的最大输入。
我们一直这样做。例如，每次在Java中声明一个数组时，您都知道该数组中不能包含2个以上 31 元素。那有关系吗？这是否意味着该计划被打破？可能不是;但有时确实如此，如果你希望能够处理大量的投入。
所以我不认为你对这个过于规范。如果有人问（用相当笼统的话）时间复杂度是多少，你会怎么说？你可能会说一些一般原则：通常线性是好的，通常指数是坏的......但真正的答案是，这取决于你正在做什么。