堆栈溢出只会发生在编程语言没有内置内存管理....否则，请确保在函数(或函数调用、STDLbs等)中有一些内容。如果没有递归，就不可能有这样的东西……谷歌或SQL，或任何地方一个人必须有效地排序大型数据结构(类)或数据库。

如果你想要遍历文件，递归是一种方法，我敢肯定这就是find * | ?grep *的工作方式。有点像双重递归，特别是管道(但不要像很多人那样做一堆系统调用，如果你要把它放在那里供别人使用的话)。

高级语言，甚至clang/cpp也可以在后台实现相同的功能。

递归和迭代取决于您想要实现的业务逻辑，尽管在大多数情况下可以互换使用。大多数开发人员选择递归，因为它更容易理解。

递归有一个缺点，使用递归编写的算法的空间复杂度为O(n)。 而迭代方法的空间复杂度为O(1)。这是使用迭代而不是递归的优点。 那我们为什么要用递归呢?

见下文。

有时使用递归编写算法更容易，而使用迭代编写相同的算法略难。在这种情况下，如果您选择遵循迭代方法，您将不得不自己处理堆栈。

比较递归和迭代就像比较十字螺丝刀和一字螺丝刀。在大多数情况下，你可以拆卸任何一个平头的十字螺钉，但如果你使用专为该螺钉设计的螺丝刀，那就更容易了，对吧?

有些算法只是适合递归，因为它们的设计方式(斐波那契数列，遍历树状结构等)。递归使算法更简洁，更容易理解(因此可共享和可重用)。

此外，一些递归算法使用“惰性评估”，这使得它们比迭代算法更有效。这意味着它们只在需要的时候执行昂贵的计算，而不是每次循环运行时都执行。

这应该足够让你开始了。我也会给你找一些文章和例子。

链接1:Haskel vs PHP(递归vs迭代)

下面是一个程序员必须使用PHP处理大型数据集的示例。他展示了在Haskel中使用递归处理是多么容易，但由于PHP没有简单的方法来完成相同的方法，他被迫使用迭代来获得结果。

http://blog.webspecies.co.uk/2011-05-31/lazy-evaluation-with-php.html

链接2:掌握递归

递归的坏名声大多来自于命令式语言的高成本和低效率。本文的作者讨论了如何优化递归算法，使其更快、更有效。他还介绍了如何将传统循环转换为递归函数，以及使用尾部递归的好处。我认为他的结束语总结了我的一些要点:

递归编程为程序员提供了一种更好的组织方式 以一种既可维护又逻辑一致的方式编写代码。” https://developer.ibm.com/articles/l-recurs/

链接3:递归比循环快吗?(回答)

下面是一个与你的问题类似的stackoverflow问题的答案链接。作者指出，许多与递归或循环相关的基准测试都是特定于语言的。命令式语言通常使用循环更快，使用递归更慢，函数式语言反之亦然。我想从这个链接中得到的主要观点是，在语言不可知论/情境盲目的意义上回答这个问题是非常困难的。

递归比循环快吗?

如果我们使用循环而不是 递归或者反之，在算法中两者都可以达到相同的目的?”

Usually yes if you are writing in a imperative language iteration will run faster than recursion, the performance hit is minimized in problems where the iterative solution requires manipulating Stacks and popping items off of a stack due to the recursive nature of the problem. There are a lot of times where the recursive implementation is much easier to read because the code is much shorter, so you do want to consider maintainability. Especailly in cases where the problem has a recursive nature. So take for example:

河内塔的递归实现:

def TowerOfHanoi(n , source, destination, auxiliary):
    if n==1:
        print ("Move disk 1 from source",source,"to destination",destination)
        return
    TowerOfHanoi(n-1, source, auxiliary, destination)
    print ("Move disk",n,"from source",source,"to destination",destination)
    TowerOfHanoi(n-1, auxiliary, destination, source)

相当短，很容易读。将其与对应的迭代TowerOfHanoi进行比较:

# Python3 program for iterative Tower of Hanoi
import sys
 
# A structure to represent a stack
class Stack:
    # Constructor to set the data of
    # the newly created tree node
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.top = -1
        self.array = [0]*capacity
 
# function to create a stack of given capacity.
def createStack(capacity):
    stack = Stack(capacity)
    return stack
  
# Stack is full when top is equal to the last index
def isFull(stack):
    return (stack.top == (stack.capacity - 1))
   
# Stack is empty when top is equal to -1
def isEmpty(stack):
    return (stack.top == -1)
   
# Function to add an item to stack.
# It increases top by 1
def push(stack, item):
    if(isFull(stack)):
        return
    stack.top+=1
    stack.array[stack.top] = item
   
# Function to remove an item from stack.
# It decreases top by 1
def Pop(stack):
    if(isEmpty(stack)):
        return -sys.maxsize
    Top = stack.top
    stack.top-=1
    return stack.array[Top]
   
# Function to implement legal
# movement between two poles
def moveDisksBetweenTwoPoles(src, dest, s, d):
    pole1TopDisk = Pop(src)
    pole2TopDisk = Pop(dest)
 
    # When pole 1 is empty
    if (pole1TopDisk == -sys.maxsize):
        push(src, pole2TopDisk)
        moveDisk(d, s, pole2TopDisk)
       
    # When pole2 pole is empty
    else if (pole2TopDisk == -sys.maxsize):
        push(dest, pole1TopDisk)
        moveDisk(s, d, pole1TopDisk)
       
    # When top disk of pole1 > top disk of pole2
    else if (pole1TopDisk > pole2TopDisk):
        push(src, pole1TopDisk)
        push(src, pole2TopDisk)
        moveDisk(d, s, pole2TopDisk)
       
    # When top disk of pole1 < top disk of pole2
    else:
        push(dest, pole2TopDisk)
        push(dest, pole1TopDisk)
        moveDisk(s, d, pole1TopDisk)
   
# Function to show the movement of disks
def moveDisk(fromPeg, toPeg, disk):
    print("Move the disk", disk, "from '", fromPeg, "' to '", toPeg, "'")
   
# Function to implement TOH puzzle
def tohIterative(num_of_disks, src, aux, dest):
    s, d, a = 'S', 'D', 'A'
   
    # If number of disks is even, then interchange
    # destination pole and auxiliary pole
    if (num_of_disks % 2 == 0):
        temp = d
        d = a
        a = temp
    total_num_of_moves = int(pow(2, num_of_disks) - 1)
   
    # Larger disks will be pushed first
    for i in range(num_of_disks, 0, -1):
        push(src, i)
   
    for i in range(1, total_num_of_moves + 1):
        if (i % 3 == 1):
            moveDisksBetweenTwoPoles(src, dest, s, d)
   
        else if (i % 3 == 2):
            moveDisksBetweenTwoPoles(src, aux, s, a)
   
        else if (i % 3 == 0):
            moveDisksBetweenTwoPoles(aux, dest, a, d)
 
# Input: number of disks
num_of_disks = 3
 
# Create three stacks of size 'num_of_disks'
# to hold the disks
src = createStack(num_of_disks)
dest = createStack(num_of_disks)
aux = createStack(num_of_disks)
 
tohIterative(num_of_disks, src, aux, dest)

Now the first one is way easier to read because suprise suprise shorter code is usually easier to understand than code that is 10 times longer. Sometimes you want to ask yourself is the extra performance gain really worth it? The amount of hours wasted debugging the code. Is the iterative TowerOfHanoi faster than the Recursive TowerOfHanoi? Probably, but not by a big margin. Would I like to program Recursive problems like TowerOfHanoi using iteration? Hell no. Next we have another recursive function the Ackermann function: Using recursion:

    if m == 0:
        # BASE CASE
        return n + 1
    elif m > 0 and n == 0:
        # RECURSIVE CASE
        return ackermann(m - 1, 1)
    elif m > 0 and n > 0:
        # RECURSIVE CASE
        return ackermann(m - 1, ackermann(m, n - 1))

使用迭代:

callStack = [{'m': 2, 'n': 3, 'indentation': 0, 'instrPtr': 'start'}]
returnValue = None

while len(callStack) != 0:
    m = callStack[-1]['m']
    n = callStack[-1]['n']
    indentation = callStack[-1]['indentation']
    instrPtr = callStack[-1]['instrPtr']

    if instrPtr == 'start':
        print('%sackermann(%s, %s)' % (' ' * indentation, m, n))

        if m == 0:
            # BASE CASE
            returnValue = n + 1
            callStack.pop()
            continue
        elif m > 0 and n == 0:
            # RECURSIVE CASE
            callStack[-1]['instrPtr'] = 'after first recursive case'
            callStack.append({'m': m - 1, 'n': 1, 'indentation': indentation + 1, 'instrPtr': 'start'})
            continue
        elif m > 0 and n > 0:
            # RECURSIVE CASE
            callStack[-1]['instrPtr'] = 'after second recursive case, inner call'
            callStack.append({'m': m, 'n': n - 1, 'indentation': indentation + 1, 'instrPtr': 'start'})
            continue
    elif instrPtr == 'after first recursive case':
        returnValue = returnValue
        callStack.pop()
        continue
    elif instrPtr == 'after second recursive case, inner call':
        callStack[-1]['innerCallResult'] = returnValue
        callStack[-1]['instrPtr'] = 'after second recursive case, outer call'
        callStack.append({'m': m - 1, 'n': returnValue, 'indentation': indentation + 1, 'instrPtr': 'start'})
        continue
    elif instrPtr == 'after second recursive case, outer call':
        returnValue = returnValue
        callStack.pop()
        continue
print(returnValue)

再说一次，递归实现更容易理解。所以我的结论是，如果问题本质上是递归的，需要操作堆栈中的项，就使用递归。

递归?从哪里开始呢，维基会告诉你"这是以一种自相似的方式重复项目的过程"

在我做C语言的时候，c++的递归是上帝的恩赐，就像“尾递归”。您还会发现许多排序算法使用递归。快速排序示例:http://alienryderflex.com/quicksort/

递归就像任何其他算法一样，适用于特定的问题。也许你不能马上或经常找到一个用途，但会有问题，你会很高兴它可用。