技巧：采用尾递归优化（tro）移动递归调用至函数末尾。使用循环代替递归以提高效率。设置递归深度限制，避免过度调用。应用迭代加深深度优先搜索（iddfs）将递归分解为循环。
避免递归函数堆栈溢出的技巧
递归是一种强大的编程技术，它允许函数调用自身。然而，如果递归调用过多，可能会导致堆栈溢出，程序异常终止。
为了防止堆栈溢出，请遵循以下技巧：
1. 使用尾递归优化（Tail Recursion Optimization，TRO）
TRO将递归调用移到函数的末尾。大多数编译器都会对TRO进行优化，避免创建新的堆栈帧。
def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n – 1) # 尾递归调用
2. 使用循环代替递归
在某些情况下，循环可以比递归更有效地解决问题。
# 使用循环求阶乘def factorial(n): result = 1 while n > 0: result *= n n -= 1 return result
3. 设置递归深度限制
有些语言允许设置递归调用的最大深度。达到此深度时，程序将终止并引发异常。
# 使用 sys.setrecursionlimit() 设置递归最大深度import syssys.setrecursionlimit(1000)def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n – 1)
4. 使用迭代加深深度优先搜索（IDDFS）
IDDFS是一种搜索算法，它将递归调用分解为一系列更小的循环。
# 使用 IDDFS 求解迷宫def find_exit(maze): # 设置最大深度 max_depth = 0 while True: # 在给定深度内搜索出口 path = dfs(maze, 0, max_depth) if path:return path # 增加最大深度 max_depth += 1
实战案例：
考虑一个计算斐波那契数的递归函数：
def fibonacci(n): if n <p>这个函数在输入值较大时容易产生堆栈溢出。我们可以使用TRO对其进行优化：</p><pre class="brush:python;toolbar:false;">def fibonacci_tail(n, a=0, b=1): if n == 0: return a else: return fibonacci_tail(n-1, b, a+b)
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