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递归算法是一种自我调用的算法，通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂的问题。在Python中，递归算法通常通过函数调用自身来实现。

递归算法的基本思想是将问题分解为更小的子问题，然后通过递归调用解决子问题。当子问题的规模足够小，可以直接求解时，递归函数将停止调用自身，返回结果。递归算法的关键是找到递归的终止条件和递归调用的规模减小方式。

下面以计算阶乘为例来讲解Python递归算法：

def factorial(n):
    if n == 0:  # 终止条件，当n为0时，直接返回1
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)  # 递归调用，将问题规模减小为n-1
result = factorial(5)
print(result)  # 输出120

在上面的示例中，我们定义了一个递归函数factorial，用于计算n的阶乘。当n为0时，我们定义了终止条件，直接返回1。否则，我们通过递归调用将问题规模减小为n-1，并将n与递归调用的结果相乘，得到最终结果。

递归算法的关键是找到递归的终止条件和递归调用的规模减小方式。在阶乘的例子中，终止条件是n为0，规模减小方式是将n减1。这样，递归函数会不断调用自身，直到达到终止条件，然后逐层返回结果，最终得到阶乘的结果。

需要注意的是，递归算法在处理大规模问题时可能会导致性能问题，因为每次递归调用都会创建新的函数调用栈。为了避免这种情况，可以考虑使用尾递归优化或迭代算法来替代递归算法。

除了计算阶乘，递归算法还可以用于解决其他问题，如斐波那契数列、二叉树遍历等。在实际应用中，我们需要根据具体问题的特点来设计递归算法，并注意终止条件和规模减小方式的选择，以确保算法的正确性和效率。

Python递归算法是一种通过函数调用自身来解决问题的算法。它的基本思想是将问题分解为更小的子问题，通过递归调用解决子问题。递归算法的关键是找到递归的终止条件和递归调用的规模减小方式。在实际应用中，我们需要根据具体问题的特点来设计递归算法，并注意性能优化的问题。