Scala递归函数怎么写（详细解析）

家里收拾衣柜时，总喜欢把衣服一层层分类，T恤叠好放进抽屉，外套挂起来，再把当季的收进收纳箱。这种一层套一层、逐步处理的方式，其实和编程中的递归思维很像。在 Scala 里写递归函数，也是这样一步步把问题拆开，直到最简单的情况。

从一个简单的例子开始

比如想算一个数字的阶乘，5 的阶乘就是 5 × 4 × 3 × 2 × 1。这个问题可以拆成：5 × 4的阶乘，而4的阶乘又依赖3的阶乘，一直拆到1为止。这就是典型的递归场景。

def factorial(n: Int): Int = {
  if (n <= 1) 1
  else n * factorial(n - 1)
}

这个函数没有用循环，而是自己调用自己，直到满足终止条件。就像整理行李箱，先放大的物件，再把小件塞进缝隙，最后一层一层合上盖子。

别忘了标注返回类型

Scala 有时候能自动推断类型，但在递归函数中，最好明确写出返回值类型。否则编译器可能会报错，因为它在函数没定义完时还不知道返回什么。

def sumList(nums: List[Int]): Int = {
  nums match {
    case Nil => 0
    case head :: tail => head + sumList(tail)
  }
}

这个函数用来计算列表中所有数的和。空列表返回 0，否则取第一个数加上剩下部分的和。这种模式在处理列表、树形结构时特别常见，就像整理书架时，一本一本拿下来清点，再重新摆放。

尾递归优化让程序更轻快

如果递归层数太多，可能会导致栈溢出。好在 Scala 支持尾递归优化，只要把递归调用放在函数的最后一步，编译器就能把它转成类似循环的结构。

import scala.annotation.tailrec

def factorialTail(n: Int): Int = {
  @tailrec
  def loop(acc: Int, num: Int): Int = {
    if (num <= 1) acc
    else loop(acc * num, num - 1)
  }
  loop(1, n)
}

这里用了一个内部函数 loop，通过累加器 acc 保存中间结果。每次更新参数，直到结束。就像打包快递，每放一件物品就记下当前总重量，而不是等全部装完再算。

写递归函数，关键是要想清楚“最简单的情况怎么处理”和“复杂情况怎么拆解”。就像整理房间，先决定最小单位怎么归位，再一层层往外推。多练几次，自然就顺手了。