Your performance deteriorates when using recursion because calling a method, in any language, implies a lot of preparation: the calling code posts a return address, call parameters, some other context information such as processor registers might be saved somewhere, and at return time the called method posts a return value which is then retrieved by the caller, and any context information that was previously saved will be restored. the performance diff between an iterative and a recursive approach lies in the time these operations take.

从实现的角度来看，当处理调用上下文所需的时间与执行方法所需的时间相当时，您才真正开始注意到差异。如果递归方法的执行时间比调用上下文管理部分要长，那么就采用递归方法，因为代码通常更易于阅读和理解，而且不会注意到性能损失。否则，出于效率考虑，可以进行迭代。

使用Chrome 45.0.2454.85 m，递归似乎要快得多。

代码如下:

(function recursionVsForLoop(global) {
    "use strict";

    // Perf test
    function perfTest() {}

    perfTest.prototype.do = function(ns, fn) {
        console.time(ns);
        fn();
        console.timeEnd(ns);
    };

    // Recursion method
    (function recur() {
        var count = 0;
        global.recurFn = function recurFn(fn, cycles) {
            fn();
            count = count + 1;
            if (count !== cycles) recurFn(fn, cycles);
        };
    })();

    // Looped method
    function loopFn(fn, cycles) {
        for (var i = 0; i < cycles; i++) {
            fn();
        }
    }

    // Tests
    var curTest = new perfTest(),
        testsToRun = 100;

    curTest.do('recursion', function() {
        recurFn(function() {
            console.log('a recur run.');
        }, testsToRun);
    });

    curTest.do('loop', function() {
        loopFn(function() {
            console.log('a loop run.');
        }, testsToRun);
    });

})(window);

结果

//使用标准for循环运行100次

循环运行100x。 完成时间:7.683ms

//使用带有尾递归的函数递归方法运行100次

100x递归运行。 完成时间:4.841毫秒

在下面的截图中，当每次测试运行300次循环时，递归再次以更大的优势获胜

在许多情况下，由于缓存提高了性能，递归更快。例如，这是一个使用传统归并例程的归并排序的迭代版本。它将比递归实现运行得慢，因为缓存改进了性能。

迭代实现

public static void sort(Comparable[] a)
{
    int N = a.length;
    aux = new Comparable[N];
    for (int sz = 1; sz < N; sz = sz+sz)
        for (int lo = 0; lo < N-sz; lo += sz+sz)
            merge(a, lo, lo+sz-1, Math.min(lo+sz+sz-1, N-1));
}

递归实现

private static void sort(Comparable[] a, Comparable[] aux, int lo, int hi)
{
    if (hi <= lo) return;
    int mid = lo + (hi - lo) / 2;
    sort(a, aux, lo, mid);
    sort(a, aux, mid+1, hi);
    merge(a, aux, lo, mid, hi);
}

PS -这是Kevin Wayne教授(普林斯顿大学)在Coursera上的算法课程上讲的。

通常情况下，人们会期望性能损失在另一个方向上。递归调用会导致构建额外的堆栈帧;对此的惩罚各不相同。此外，在一些语言中，如Python(更准确地说，是在某些语言的某些实现中……)，对于递归指定的任务，您可能很容易遇到堆栈限制，例如在树状数据结构中查找最大值。在这些情况下，你应该坚持使用循环。

编写好的递归函数可以在一定程度上降低性能损失，前提是你有一个优化尾部递归的编译器，等等(还要再次检查，确保函数真的是尾部递归——这是许多人都会犯的错误之一)。

除了“边缘”情况(高性能计算、非常大的递归深度等)之外，最好采用最清楚地表达您的意图、设计良好且可维护的方法。仅在确定需求后进行优化。

递归可能会更昂贵，这取决于递归函数是否是尾部递归(最后一行是递归调用)。尾递归应该被编译器识别，并优化为迭代的对应部分(同时保持代码中简洁、清晰的实现)。

我将以最有意义的方式编写算法，并且对那些不得不在几个月或几年内维护代码的可怜的傻瓜(无论是你自己还是其他人)来说是最清楚的。如果你遇到了性能问题，那就分析你的代码，然后，只有在那之后，你才能通过迭代实现来进行优化。您可能需要研究一下内存和动态编程。

使用递归，每次“迭代”都会产生函数调用的成本，而使用循环，你通常只需要支付递增/递减的代价。因此，如果循环的代码并不比递归解决方案的代码复杂多少，循环通常会优于递归。