递归的解释：

递归（英语：Recursion），又译为递回，
在数学与计算机科学中，是指在函数的定义中使用函数自身的方法。（本文要讨论的重点）
递归一词还较常用于描述以自相似方法重复事物的过程。（指一种行为）

递归的使用描述

思考下面的blah()函数会发生什么？

它会无限调用自己。blah()会调用自己，被调用的blah()会再调用自己，无限循环下去。

blah()会无限调用自己。你觉得调用栈会变成什么样？
在无限递归中，计算机会一直把同一个函数压入调用栈。调用栈的大小不断增加，最终会耗尽计算机的短期存储。这就会导致栈溢出错误，即计算机会停止递归然后报错：“没内存了，不干了。”

图像辅助理解：

递归和循环的关系？
大部分的编程场景里，递归能做的事情，都能转换为循环结构去做。
同理，大部分使用循环的场合能替换为递归。

先来继续探索递归的工作方式。
当number为0时，代码不会再调用countdown()，而是直接返回。这样就不会无限调用下去。在递归术语中，这种函数不再继续递归的情形称为基准情形。因此0就是countdown()函数的基准情形。每个递归函数都需要至少一个基准情形才能避免无限调用。

function countdown(number) {
  console.log(number);
  if(number === 0) {
    return;
  } else {
    countdown(number - 1);
  }
}

而阅读递归代码，从基准情形开始慢慢向上分析是理解递归代码的好方法。
解释如下代码：

def factorial(number)
  if number == 1
    return 1
  else
    return number * factorial(number - 1)
  end
end

解释这段代码在计算机内部都做了什么操作：
在计算机执行到factorial(3)的end关键字前，factorial(3)并未执行完。因此我们遇到了一种奇怪的情况。计算机还未执行完factorial(3)，却要在执行factorial(3)的过程中开始执行factorial(2)。

在计算机执行到factorial(3)的end关键字前，factorial(3)并未执行完。因此我们遇到了一种奇怪的情况。计算机还未执行完factorial(3)，却要在执行factorial(3)的过程中开始执行factorial(2)。

但这并未结束，因为factorial(2)还会调用factorial(1)。这听起来有些不可思议：在执行factorial(3)的过程中，计算机调用了factorial(2)。而在执行factorial(2)时，计算机又调用了factorial(1)。

从结果来看，在执行factorial(1)时，factorial(2)和factorial(3)都仍处在执行过程中。

计算机该如何记录这些过程呢？
它需要记得，在执行完factorial(1)之后返回并执行factorial(2)。然后在执行完factorial(2)之后返回并继续完成factorial(3)。

计算机使用栈来记录正在调用的函数。这个栈有一个恰如其分的名字——调用栈。

总结：
但能使用递归并不代表应该使用递归。递归并不比for循环优雅或者高效多少。使用递归还是循环，需要思考一下，

学习了递归的原理之后，就可以用递归来解决一些原本无法解决的问题了。有一类问题很适合递归：这类问题有很多层，但我们不知道到底有几层。

递归的思想是，它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题相似的问题，以这样的思路去解决问题，这样可以极大的减少代码量，
递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。