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!

把它写成递归，或者作为练习，可能会很有趣。

但是，如果要在生产中使用该代码，则需要考虑堆栈溢出的可能性。

尾递归优化可以消除堆栈溢出，但是您是否想要经历这样的麻烦，并且您需要知道您可以指望它在您的环境中进行优化。

每次算法递归，数据大小或n减少了多少?

If you are reducing the size of data or n by half every time you recurse, then in general you don't need to worry about stack overflow. Say, if it needs to be 4,000 level deep or 10,000 level deep for the program to stack overflow, then your data size need to be roughly 24000 for your program to stack overflow. To put that into perspective, a biggest storage device recently can hold 261 bytes, and if you have 261 of such devices, you are only dealing with 2122 data size. If you are looking at all the atoms in the universe, it is estimated that it may be less than 284. If you need to deal with all the data in the universe and their states for every millisecond since the birth of the universe estimated to be 14 billion years ago, it may only be 2153. So if your program can handle 24000 units of data or n, you can handle all data in the universe and the program will not stack overflow. If you don't need to deal with numbers that are as big as 24000 (a 4000-bit integer), then in general you don't need to worry about stack overflow.

但是，如果每次递归时都将数据或n的大小减小一个常数，那么当n仅变为20000时，就会遇到堆栈溢出。也就是说，当n为1000时，程序运行良好，你认为程序很好，然后在未来的某个时候，当n为5000或20000时，程序堆栈溢出。

所以如果你有堆栈溢出的可能，试着让它成为一个迭代的解决方案。

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。

在很多情况下，它提供了比迭代方法更优雅的解决方案，常见的例子是遍历二叉树，所以它不一定更难维护。一般来说，迭代版本通常更快一些(在优化过程中可能会取代递归版本)，但递归版本更容易理解和正确实现。

对于可以分解成多个更小的部分的问题，递归比迭代更好。

例如，要制作一个递归斐波那契算法，您将fib(n)分解为fib(n-1)和fib(n-2)，并计算这两部分。迭代只允许你一遍又一遍地重复一个函数。

然而，Fibonacci实际上是一个坏例子，我认为迭代实际上更有效。注意fib(n) = fib(n-1) + fib(n-2)和fib(n-1) = fib(n-2) + fib(n-3)。Fib (n-1)被计算了两次!

一个更好的例子是树的递归算法。分析父节点的问题可以分解为分析每个子节点的多个更小的问题。与斐波那契例子不同，较小的问题是相互独立的。

所以，对于那些可以分解成多个、更小、独立、相似问题的问题，递归比迭代更好。

如果你只是在一个列表上迭代，那么当然，迭代出去。

其他几个答案提到了(深度优先)树遍历。这真的是一个很好的例子，因为这是对一个非常普通的数据结构所做的非常普通的事情。对于这个问题，递归是非常直观的。

点击这里查看“查找”方法: http://penguin.ewu.edu/cscd300/Topic/BSTintro/index.html