递推思想跟枚举思想一样，都是接近人类思维方式的思想，甚至在实际生活具有比枚举思想更多的应用场景。人脑在遇到未知的问题时，大多数人第一直觉都会从积累的「先验知识」出发，试图从「已知」推导「未知」，从而解决问题，说服自己。

事实上，这就是一种递推的算法思想。递推思想的核心就是从已知条件出发，逐步推算出问题的解。实现方式很像是初高中时我们的数学考卷上一连串的「因为」「所以」。那个时候还是用三个点来表示的。

而对于计算机而言，复杂的推导其实很难实现。计算机擅长的是执行高密度重复性高的工作，对于随机性高变化多端的问题反而不好计算。相比之下，人脑在对不同维度的问题进行推导时具有更高的*度。

比方说，人脑可以很容易的从「太阳从东边升起」推出「太阳从西边落下」，然后大致推出「现在的时间」。但是对于计算机而言并没有那么容易，你可能需要设置一系列的限制条件，才能避免计算机推出「太阳/月亮/星星」从「南/北/东边」「落下/飞走/掉落」的可能性。

我说这个例子的用意是在说明，计算机在运用递推思想时，大多都是重复性的推理。比方说，从「今天是1号」推出「明天是2号」。这种推理的结构十分类似，往往可以通过继而往复的推理就可以得到最终的解。

递推思想用图解来表示可以参见下图。每一次推导的结果可以作为下一次推导的的开始，这似乎跟迭代、递归的思想有点类似，不过递推的范畴要更广一些。

案例

兔子问题。 定一对大兔子每月能生一对小兔子，且每对新生的小兔子经过一个月可以长成一对大兔子,具备繁殖能力，如果不发生死亡，且每次均生下一雌一雄，问一年后共有多少对兔子？