只是消磨时间……递归函数

void foo(Node* node)
{
    if(node == NULL)
       return;
    // Do something with node...
    foo(node->left);
    foo(node->right);
}

可转换为

void foo(Node* node)
{
    if(node == NULL)
       return;

    // Do something with node...

    stack.push(node->right);
    stack.push(node->left);

    while(!stack.empty()) {
         node1 = stack.pop();
         if(node1 == NULL)
            continue;
         // Do something with node1...
         stack.push(node1->right);             
         stack.push(node1->left);
    }

}

想想那些真正需要堆栈的东西:

如果我们考虑递归的模式为:

if(task can be done directly) {
    return result of doing task directly
} else {
    split task into two or more parts
    solve for each part (possibly by recursing)
    return result constructed by combining these solutions
}

例如，经典的河内塔

if(the number of discs to move is 1) {
    just move it
} else {
    move n-1 discs to the spare peg
    move the remaining disc to the target peg
    move n-1 discs from the spare peg to the target peg, using the current peg as a spare
}

这可以转化为一个循环工作在一个显式的堆栈，通过重申它为:

place seed task on stack
while stack is not empty 
   take a task off the stack
   if(task can be done directly) {
      Do it
   } else {
      Split task into two or more parts
      Place task to consolidate results on stack
      Place each task on stack
   }
}

对于《河内塔》来说，这就变成了:

stack.push(new Task(size, from, to, spare));
while(! stack.isEmpty()) {
    task = stack.pop();
    if(task.size() = 1) {
        just move it
    } else {
        stack.push(new Task(task.size() -1, task.spare(), task,to(), task,from()));
        stack.push(new Task(1, task.from(), task.to(), task.spare()));
        stack.push(new Task(task.size() -1, task.from(), task.spare(), task.to()));
    }
}

在如何定义堆栈方面，这里有相当大的灵活性。你可以让你的堆栈成为一个Command对象列表，这些对象可以做一些复杂的事情。或者你可以走相反的方向，让它成为一个简单类型的列表(例如，一个“task”可能是一个int堆栈上的4个元素，而不是一个task堆栈上的一个元素)。

这意味着堆栈的内存在堆中，而不是在Java执行堆栈中，但这可能很有用，因为您可以更好地控制它。

一般来说，通过简单地使用存储变量，可以将递归模拟为迭代。注意，递归和迭代通常是等价的;其中一种几乎总是可以转化为另一种。尾递归函数很容易转化为迭代函数。只需要将累加器变量设置为局部变量，并迭代而不是递归。下面是c++中的一个例子(如果不使用默认参数的话):

// tail-recursive
int factorial (int n, int acc = 1)
{
  if (n == 1)
    return acc;
  else
    return factorial(n - 1, acc * n);
}

// iterative
int factorial (int n)
{
  int acc = 1;
  for (; n > 1; --n)
    acc *= n;
  return acc;
}

据我所知，我可能在代码中犯了一个错误，但想法是存在的。

要寻找的一种模式是函数末尾的递归调用(所谓的尾部递归)。这很容易用一段时间来代替。例如，函数foo:

void foo(Node* node)
{
    if(node == NULL)
       return;
    // Do something with node...
    foo(node->left);
    foo(node->right);
}

以调用foo结束。这可以替换为:

void foo(Node* node)
{
    while(node != NULL)
    {
        // Do something with node...
        foo(node->left);
        node = node->right;
     }
}

这消除了第二次递归调用。

实际上，最常见的方法是保留自己的堆栈。下面是一个C语言的递归快速排序函数:

void quicksort(int* array, int left, int right)
{
    if(left >= right)
        return;

    int index = partition(array, left, right);
    quicksort(array, left, index - 1);
    quicksort(array, index + 1, right);
}

以下是我们如何通过保持自己的堆栈来实现迭代:

void quicksort(int *array, int left, int right)
{
    int stack[1024];
    int i=0;

    stack[i++] = left;
    stack[i++] = right;

    while (i > 0)
    {
        right = stack[--i];
        left = stack[--i];

        if (left >= right)
             continue;

        int index = partition(array, left, right);
        stack[i++] = left;
        stack[i++] = index - 1;
        stack[i++] = index + 1;
        stack[i++] = right;
    }
}

显然，这个例子没有检查堆栈边界……实际上，你可以根据最坏的情况来确定堆栈的大小。但你懂的。

通常避免栈溢出的技术是递归函数，称为蹦床技术，被Java开发人员广泛采用。

然而，对于c#来说，这里有一个小的助手方法，可以将递归函数转换为迭代函数，而不需要改变逻辑或使代码难以理解。c#是一门很好的语言，用它可以做很多神奇的事情。

它的工作原理是用一个辅助方法来包装方法的各个部分。例如下面的递归函数:

int Sum(int index, int[] array)
{
 //This is the termination condition
 if (int >= array.Length)
 //This is the returning value when termination condition is true
 return 0;

//This is the recursive call
 var sumofrest = Sum(index+1, array);

//This is the work to do with the current item and the
 //result of recursive call
 return array[index]+sumofrest;
}

变成:

int Sum(int[] ar)
{
 return RecursionHelper<int>.CreateSingular(i => i >= ar.Length, i => 0)
 .RecursiveCall((i, rv) => i + 1)
 .Do((i, rv) => ar[i] + rv)
 .Execute(0);
}