用递归方法找出n个自然数(1,2,3,…,n)中r个数的组合。

### 回答1：
递归方法可以用以下的思路来找出n个自然数中r个数的组合：

1. 如果r等于0或者n等于r，那么只有一种组合，即空集或者全集。

2. 如果r小于n，那么可以分为两种情况：

a. 包含第n个数的组合：从前n-1个数中选出r-1个数，再加上第n个数。

b. 不包含第n个数的组合：从前n-1个数中选出r个数。

这两种情况的组合数之和就是n个自然数中r个数的组合数。

下面是一个递归函数的示例代码：

def combine(n, r):
if r == 0 or n == r:
return [list(range(1, n+1)[:r])]
else:
with_n = combine(n-1, r-1)
for i in range(len(with_n)):
with_n[i].append(n)
without_n = combine(n-1, r)
return with_n + without_n

这个函数返回一个列表，其中每个元素都是一个长度为r的列表，表示n个自然数中选出的r个数的组合。例如，combine(4, 2)返回[[1, 2], [1, 3], [2, 3], [1, 4], [2, 4], [3, 4]]，表示从1、2、3、4中选出两个数的所有组合。

### 回答2：
组合是组合数学中的一个基本概念，指选取若干个对象（可能是物品、数字或其他），使其构成一个无序的组合。在n个自然数（1，2，3，…，n）中选取r个数的组合，需要用到递归方法来解决。

递归方法是一种利用函数自身调用的方法，通常用于解决问题的重复性。对于n个自然数中选取r个数的组合问题，我们可以将其递归地分成两个子问题：选取第一个元素和不选第一个元素两种情况。具体步骤如下：

1.选取第一个元素：从剩下的n-1个数中选取r-1个数，即C(n-1, r-1)；

2.不选第一个元素：从剩下的n-1个数中选取r个数，即C(n-1, r)。

将这两个子问题的组合结果相加即为n个自然数中选取r个数的组合数，即C(n, r) = C(n-1, r-1) + C(n-1, r)。

递归方法的实现需要定义一个递归函数，以参数n和r为输入，输出为组合数。函数根据上述步骤进行递归调用，并在递归的边界情况下返回组合数值。

Java代码实现如下：

public class Combine{    
    public static int C(int n, int r) {    
        if (r == 0 || r == n)    
            return 1;    
        else    
            return C(n - 1, r - 1) + C(n - 1, r);    
    }    
}

以上代码实现了递归函数C(n, r)，可以通过调用该函数计算出n个自然数中选取r个数的组合数。

### 回答3：
组合指的是从一定集合中选取一定数量的元素并形成一个子集的过程。在这个问题中，问题是要找到n个自然数中r个数的可能组合。这个问题可以用递归方法来解决。

首先，如果r等于1，那么对于n个自然数中的每个数字，都可以形成一个组合，因为每个数字都是一个长度为1的子集。所以，我们可以把组合的长度为1的情况当作基本情况。

接下来，我们考虑组合的长度大于1的情况。首先，我们选定一个数字作为组合的第一个元素。这个数字可以是从1到n中的任一个数字。然后，我们需要在剩余的数字中寻找r-1个数，这r-1个数与第一个所选数字组成一个长度为r的组合。

因为我们已经选定了一个数字作为第一个元素，所以在剩余的数字中找到r-1个数的问题就变成了从n-1个数字中选取r-1个数的问题，这个问题与原问题是相似的。所以，我们可以用递归方法来解决这个问题。

递归方法的基本思路是：选定一个数字作为第一个元素，然后在剩余的数字中找到r-1个数。这个过程可以用循环语句来实现。循环语句的基本思路是：从i开始循环，选定i作为第一个元素，然后在i+1到n中寻找r-1个数，这些数与i组成一个长度为r的组合。

以下是具体的递归方法的代码：

void combination(int n, int r, vector<int>& tmp, vector<vector<int>>& result)
{
if (r == 1) {
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
tmp.push_back(i);
result.push_back(tmp);
tmp.pop_back();
}
return;
}

if (n < r) {
return;
}

combination(n - 1, r - 1, tmp, result);
tmp.push_back(n);
combination(n - 1, r, tmp, result);
tmp.pop_back();
}

这个方法的时间复杂度是O(nCr)，其中C为组合数，C= n!/(r!(n-r)!)。因为这个方法是用递归方法实现的，所以在计算时间复杂度时，需要考虑递归的层数。在最坏情况下，递归的层数为r，所以时间复杂度为O(n^r)。