在使用递归算法解决问题时，应满足以下两点：一是该问题能够被递归形式描述；二是该问题具有递归结束条件。
扩展资料：
首先，递归问题需要能够被递归形式描述。这意味着问题的解决方案可以分为两个部分：基本情况（base case）和递归情况（recursive case）。
基本情况是解决问题中最简单的情况，通常可以直接给出答案。递归情况则是将问题划分为更小的子问题，这些子问题与原问题具有相似的特征。通过解决这些子问题，我们可以逐步推导出原问题的解决方案。
例如，我们用递归算法求解自然数n的阶乘。问题可以递归地描述为：fn(n)=fn(n-1)×n。在这里，基本情况是当n为1时，fn(1)=1；递归情况是将n-1的阶乘乘以n。通过这个递归关系，我们可以计算出任意自然数n的阶乘。
其次，递归问题需要具有递归结束条件。这是因为递归算法会不断地将问题划分为更小的子问题，直至某个子问题达到基本情况或递归结束条件。在这种情况下，算法才能开始递归地向上返回答案。
例如，在汉诺塔问题中，我们需要将一个包含n个球的塔从底部移动到顶部。解决方案可以递归地描述为：移动第n个球，需要先移动前n-1个球。递归结束条件是当塔中只有一个球时，无需进行任何移动。通过这个递归关系，我们可以计算出移动任意数量球的汉诺塔所需的最少步骤。
满足以上两点的递归问题，可以使用递归算法进行高效解决。
但在实际应用中，我们还需要注意以下几点：
1.优化递归函数的性能。过多的递归调用可能导致栈溢出等问题。为了解决这个问题，我们可以使用迭代算法、尾递归优化等技巧，降低递归算法的空间复杂度。
2.注意递归结束条件的判断。在编写递归算法时，确保在每次递归调用前判断递归结束条件，以避免无限递归导致的程序崩溃。
3.递归算法的适用性。并非所有问题都适合使用递归算法解决。在实际问题中，我们需要根据问题的特点，灵活选择适合的算法。
总之，递归算法是一种强大且实用的解决问题方法。在解决符合递归特征的问题时，我们可以通过递归地描述问题和递归结束条件，实现算法的高效运行。同时，我们还需要关注递归算法的优化和适用性，确保在实际应用中发挥出递归算法的优势。