对js中递归的理解和注意事项，js递归处理数据

js如何实现递归函数

1、递归一般是在函数里面把函数自己给调用一遍，通过每次调用改变条件，来结束循环。递归在数据格式一致，在数据层级未知的情况下，比普通的遍历更有优势。

2、通过addRouteMetaKey函数，我们可以把路由的meta.key作为index的值了。现在，我们想实现另一个功能，就是 基于标签页的路由组件缓存控制 。

3、实现递归。简单说来从未知的推到已知的 如：3！=3*2！ 2！=2*1！ 1！=1（已知的） 然后从已知再返回调用给上一层。

4、所谓的递归函数就是在函数体内调用本函数。使用递归函数一定要注意，处理不当就会进入死循环。

5、所以递归要有两个要素，结束条件与递推关系。递归有两个基本要素：（1）边界条件：确定递归到何时终止，也称为递归出口。（2）递归模式：大问题是如何分解为小问题的，也称为递归体。

6、你要实现什么需求？上面的回调函数为什么那么写。

js-递归方法

现在，我们创建addRouteMetaKey函数，该函数对路由树进行递归遍历，为每一个路由配置的meta属性动态添加key字段。这个函数很简单，属于最基础的递归使用例子，我就不做太多解释了。

递归就是本身调用自己。 如n！=n(n-1)！ 你定义函数f(n)=nf(n-1) 而f(n-1)又是这个定义的函数。这就是递归。 实现递归。

所谓的递归函数就是在函数体内调用本函数。使用递归函数一定要注意，处理不当就会进入死循环。

Vue.js怎样把递归组件构建为树形菜单

1、vue-cli： https：//github.com/vuejs/vue-cli 脚手架工具，当我们选择vue作为我们的开发技术栈以后，就要开始为我们的项目搭建目录及开发的环境。

2、首先进行简单查找，如果找到一个菜单menu，则返回该菜单的meta.key；如果简单查找无果，则对路由树进行递归查找； 这是函数式编程和递归结合的另一个例子。

3、首先我们手里是一份这样的 JSON 数据：这是最重要的环节，组件的递归实现了级联菜单的多级联动，这个过程就如同实现对象的深复制一样。

4、我们把这样的节点描述为 “虚拟节点 (virtual node)”，也常简写它为 “VNode”。“虚拟 DOM” 是我们对由 Vue 组件树建立起来的整个 VNode 树的称呼。

5、(3)将导入的组件注入uejs的子组件的 components属性中。 (4)在 template的视图中使用自定义组件。 2谈谈你对vue.js的 template编译的理解。

6、在element-ui中采用NavMenu导航菜单作为系统菜单的实现。官方文档中NavMenu导航菜单有一个Menu Attributes属性collapse，是一个 bollean 类型，用于控制是否水平折叠菜单。

js中的递归调用

在JS中，如果要从子级返回到父级，可以通过以下几种方式实现：使用递归：在进入子级之前，记录下当前层级的信息，然后递归调用自身，直到没有子级为止。当退出子级时，使用保存的信息返回到上一层级。

所谓的递归函数就是在函数体内调用本函数。使用递归函数一定要注意，处理不当就会进入死循环。

既然是递归的调用 而且这个函数本身 有 return 值 那么 你应该在 调用 Run(temp，path)；的时候 接收他的返回值 应该写成 value = Run(temp，path)； 现在你可以设成 局部变量 var value 了。

首先进行简单查找，如果找到一个菜单menu，则返回该菜单的meta.key；如果简单查找无果，则对路由树进行递归查找； 这是函数式编程和递归结合的另一个例子。

js递归通俗的理解

1、递归通俗的说法：递归就是在运行的过程中调用自己。递推法：递推算法是一种根据递推关系进行问题求解的方法。通过已知条件，利用特定的递推关系可以得出中间推论，直至得到问题的最终结果。

2、很多时候可以用递归代替循环，可以理解为递归是一种特殊的循环，但通常情况下不推荐这样做。递归一般是在函数里面把函数自己给调用一遍，通过每次调用改变条件，来结束循环。

3、递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。

4、递归就是在运行的过程中调用自己。构成递归需要具备的条件，第一指问题必须原始问题是同样的问题，而且更为简单，第二，不能无限制的调用，本身必须要有一个出口，作为结束递归的条件。

5、递归就是本身调用自己。 如n！=n(n-1)！ 你定义函数f(n)=nf(n-1) 而f(n-1)又是这个定义的函数。这就是递归。 实现递归。

6、而迭代虽然效率高，运行时间只因循环次数增加而增加，没什么额外开销，空间上也没有什么增加，但缺点就是不容易理解，编写复杂问题时困难。

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