C++ 函數遞歸適用于許多算法，特別是那些可以通過分解問題為更小規模的相同問題來解決的問題。以下是一些常見的適合使用遞歸的算法：
分治法（Divide and Conquer）：這類算法將問題分解為幾個規模較小的相同問題，然后逐個解決這些子問題，最后合并子問題的解得到原問題的解。典型的分治算法包括歸并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）。
回溯法（Backtracking）：回溯法是一種通過探索所有可能的候選解來找出所有的解的算法。當候選解被確認不是一個解時（或者至少不是最后一個解），回溯法會通過在上一步進行一些變化來舍棄該解，這個過程稱為回溯。典型的回溯算法包括八皇后問題（Eight Queens Problem）和數獨求解（Sudoku Solver）。
動態規劃（Dynamic Programming）：雖然動態規劃通常與迭代方法聯系在一起，但在某些情況下，遞歸也可以用于實現動態規劃算法。遞歸動態規劃通常涉及記憶化（memoization），即存儲已解決的子問題的解以避免重復計算。斐波那契數列（Fibonacci Sequence）和最長公共子序列（Longest Common Subsequence）等問題是遞歸動態規劃的典型例子。
樹形結構操作：對于樹形數據結構，遞歸是一種非常自然的方法來遍歷樹中的節點和執行操作。例如，二叉樹的深度優先搜索（Depth-First Search）和前序遍歷（Preorder Traversal）等。
圖論算法：在圖論中，遞歸可以用于解決許多問題，如圖的遍歷（如深度優先搜索和廣度優先搜索）、最短路徑問題（如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法）以及最小生成樹問題（如Prim算法和Kruskal算法）。
需要注意的是，雖然遞歸在許多情況下都非常有用，但它也有一些缺點，如可能導致棧溢出（stack overflow）和重復計算。因此，在使用遞歸時，需要仔細考慮問題的性質和算法的效率，以確定是否適合使用遞歸以及如何使用遞歸。
