递归的内存开销更大，因为每次递归调用通常都需要将一个内存地址推入堆栈，以便稍后程序可以返回到那个地址。

尽管如此，在许多情况下，递归比循环更自然、更可读——比如在处理树的时候。在这些情况下，我建议坚持使用递归。

递归比迭代的任何可能定义都更简单(因此也更基本)。你可以只用一对组合子定义一个图灵完备系统(是的，在这样的系统中，甚至递归本身也是一个衍生概念)。Lambda演算是一个同样强大的基本系统，具有递归函数。但是如果你想正确地定义一个迭代，你需要更多的原语来开始。

至于代码——不，递归代码实际上比纯迭代代码更容易理解和维护，因为大多数数据结构都是递归的。当然，为了正确使用它，至少需要一种支持高阶函数和闭包的语言，以简洁的方式获得所有标准的组合子和迭代器。当然，在c++中，复杂的递归解决方案可能看起来有点丑，除非你是fc++的铁杆用户。

递归在某些情况下非常有用。例如，考虑查找阶乘的代码

int factorial ( int input )
{
  int x, fact = 1;
  for ( x = input; x > 1; x--)
     fact *= x;
  return fact;
}

现在用递归函数来考虑这个问题

int factorial ( int input )
{
  if (input == 0)
  {
     return 1;
  }
  return input * factorial(input - 1);
}

通过观察这两个，我们可以看到递归很容易理解。 但如果不小心使用，它也会很容易出错。 假设如果我们错过了if (input == 0)，那么代码将执行一段时间，并以堆栈溢出结束。

If the iterations are atomic and orders of magnitude more expensive than pushing a new stack frame and creating a new thread and you have multiple cores and your runtime environment can use all of them, then a recursive approach could yield a huge performance boost when combined with multithreading. If the average number of iterations is not predictable then it might be a good idea to use a thread pool which will control thread allocation and prevent your process from creating too many threads and hogging the system.

例如，在某些语言中，存在递归多线程归并排序实现。

但同样，多线程可以与循环而不是递归一起使用，因此这种组合的工作效果取决于更多因素，包括操作系统及其线程分配机制。

这取决于“递归深度”。 这取决于函数调用开销对总执行时间的影响程度。

例如，用递归的方式计算经典阶乘是非常低效的，因为: —数据溢出风险 -栈溢出风险 —函数调用开销占执行时间的80%

同时开发一种最小-最大算法用于国际象棋游戏中的位置分析，该算法将分析后续的N步棋，可以在“分析深度”上以递归方式实现(正如我正在做的^_^)

循环可以提高程序的性能。递归可以为程序员带来性能上的提升。在你的情况下，选择哪个更重要!