Java递归处理数组的核心是“当前元素+剩余子数组”，关键在于明确终止条件和递归逻辑；典型场景包括递归求和、扁平化嵌套数组、组合总和（回溯）、索引驱动模拟链表。
Java 中用递归处理数组，核心在于把“整块数组”拆成“当前元素 + 剩余子数组”，再逐层缩小问题规模。关键不是写得有多炫，而是想清楚两件事：什么时候停（终止条件），以及当前这一步怎么跟下一步衔接（递归逻辑）。下面几种典型场景，都是真实开发中容易遇到的。
递归求和：从尾部开始累加
给定 int[] arr = {3, 6, 8, 2, 1}，不使用循环，只靠递归算总和。
思路是：数组长度为 n 时，和 = 前 n−1 个元素的和 + 最后一个元素 arr[n−1]；当 n == 0 时，和为 0。
- 终止条件：传入的长度参数为 0
- 递归调用：GetSum(arr, n − 1) + arr[n − 1]
- 注意：每次递归都减少一个元素，天然避免越界，也不需额外索引变量
扁平化嵌套 Object 数组
面对类似 Object[] arr = {1, 2, new Object[]{3, 4, new Object[]{5}}, 6} 这种深度不确定的结构，要提取全部 Integer 元素。
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迭代只能扫一层，而递归能“钻进去”：
- 遍历每个元素 obj
- 若 obj 是 Integer → 加入结果列表
- 若 obj 是 Object[] → 递归调用同一方法处理该子数组
- 其他类型可忽略或按需处理（比如抛异常、转字符串等）
这种“遇数组就递归”的模式，天然适配任意嵌套层级，代码简洁且意图清晰。
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组合类问题：如组合总和（回溯式递归）
给定数组 candidates = [2,3,6,7]，目标 target = 7，找出所有和为 target 的数字组合（元素可重复使用）。
这不是简单遍历，而是搜索空间树：
- 每层决定是否选 candidates[index]：选了就 target 减去它，index 不变（允许重复）；不选就 index + 1
- 终止条件有两个：target == 0（找到解），或 index 超出数组长度（路径结束）
- 用 List<Integer> combine 记录当前路径，List<List<Integer>> ans 收集所有可行解
这类问题递归体里常带状态参数（target、index、combine），体现的是“决策树展开 + 回退”的过程。
链表式思维迁移到数组：索引驱动递归
单链表天然递归（head → head.next），数组虽是连续内存，但可用索引模拟这种结构。
例如求数组最大值：
- 定义方法 max(int[] a, int i)，表示从索引 i 开始到末尾的最大值
- 终止条件：i >= a.length → 返回 Integer.MIN_VALUE
- 递归逻辑：Math.max(a[i], max(a, i + 1))
这种方式把数组当成“伪链表”，每步只关心当前位置和后续，逻辑干净，易于扩展（比如加过滤、变换等）。
