=> 递归算法即递归函数调用自身的过程，递归的过程背后就是函数调用的过程！
1. 函数调用的背后过程
任何一段代码、任何一个程序调用之前，系统都会开辟一个函数调用栈。用这个栈来保存各个函数在调用过程当中所必须保存的一些信息。包括：调用返回地址、实参、局部变量。
程序的入口是 main 函数，刚开始运行 main 函数的时候，会把 main 函数相关的一些必要信息压入栈中，比如 main 函数里面的局部变量 a、b、c。
为了保证程序运行顺序的正确性 (从计算机的思维)，会在调用 funct 1 这个函数的时候，把func 1 执行结束之后应该执行的代码的存储地址(#1) 压入栈中。 除此之外，函数调用的两个参数 (a，b) 也会压入栈中。所以这也是为什么当调用函数的时候，可以将一个 视为“原件” ，一个视为“复印件” (比如 func 1 中修改 a,b 的值，其实修改是另一内存中 a,b 的值， main 函数里面的 a,b 值并不受影响) 除了被调用函数的实参之外，该函数定义的局部变量 x 也会压入栈中。
func 2 函数调用过程类似分析。 当 func 2 函数执行完了之后，会根据栈顶地址信息( #2 ) 找到下一句将执行的代码， 然后将 func 2 函数相关的信息弹出栈！(即释放 func 2 占用的内存空间)，当 func 1 函数执行完后，同样会根据栈顶地址信息( #12 ) 找到下一句将执行的代码， 然后将 func 1 函数相关的信息弹出栈！然后执行 main 函数剩下的代码！
从我们的视角来看，程序是从 main 函数开始执行的，但其实程序在经过编译之后，编译器会在 main 函数之前还加一些其它的代码，那些代码执行完了之后，才会调用 main 函数，执行 main 函数相关的东西。(上面的栈图中 main 函数之前有一些 ..... )
小结：只要涉及到函数调用背后就要栈的支持。
IDE中通过 debug 方式可以进行观察函数调用栈中保存了哪些东西。
2. 栈在递归问题中的使用
很多问题都可以用递归的方式来解决，这类问题的特点是： 可以把原始问题转换为 属性相同、但规模较小的问题。
这里的重点的并不是如何设计一个递归算法，而是这个递归算法它背后和栈有什么联系。
缺点：太多层递归可能导致栈溢出！(比如这里计算 100000! )
递归算法的空间复杂度 !!!