针对“基于Java语言的递归运算例题详解”，我的建议如下：
在计算机科学中，递归是一种经常被用于解决问题的方法。简单来说，递归就是通过一个函数的不断调用自身来解决复杂问题的方法。
递归运算的基本原则有三个：
找到和确定基线条件：递归最基本的原则是将问题分解为基本的情况，然后解决这些情况。这个基本情况就是我们所说的基线条件。
确定解决问题的逻辑：一旦基线条件确定了，我们就需要确定解决问题的逻辑。这个逻辑是递归运算的核心。
决定如何进行递归：最后一步是通过递归调用来解决问题。递归调用必须向基本情况进行逼近，否则递归会进入死循环。
下面我们通过两个例子来详细讲解递归的运算过程。
阶乘是指一个正整数 n，它的阶乘是所有小于或等于 n 的正整数的积。
比如，4! = 4 × 3 × 2 × 1 = 24。
那么，我们就可以通过递归来计算阶乘：
public static int factorial(int n) {
// 基线条件
if (n == 1) {
return 1;
}
// 逻辑处理
return n * factorial(n - 1);
}
上面的代码中，我们首先判断了n是否为1，如果是，则直接返回1，这就是我们的基线条件。然后，在逻辑处理中，我们调用了factorial函数本身，并将n-1传递给递归函数。这里就是一个典型的递归调用，每一次调用都会把问题的规模缩小，最终达到我们的基线条件，然后逐层返回计算结果。
汉诺塔问题是一个著名的递归问题。这个问题需要我们将一堆大小颜色不同的圆盘，从原来柱子上的一个位置移动到目标柱子的另一个位置。在移动过程中，我们必须满足一个规则：小盘子在上，大盘子在下。同时，我们不能把一个大盘子放在一个小盘子的上面。
假设有三个柱子，我们可以通过递归来解决这个问题。具体的代码如下：
public static void hanoi(int n, String src, String des, String tmp) {
// 基线条件
if (n == 1) {
System.out.println(src + "->" + des);
return;
}
// 逻辑处理
hanoi(n - 1, src, tmp, des);
System.out.println(src + "->" + des);
hanoi(n - 1, tmp, des, src);
}
上述的代码中，我们首先判断n是否为1，如果是，则直接将当前圆盘从原位置移到目标位置。这就是我们的基线条件。否则，我们先将n-1个圆盘从原位置移到临时位置，然后将最后一个圆盘从原位置移到目标位置。最后，再将n-1个圆盘从临时位置移到目标位置。这里的递归过程，就是将问题不断分解为更小的子问题，最终达到基线条件的过程。
通过这两个例子的讲解，相信大家已经对递归运算有了更全面的理解了。
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