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。

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。

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);
    }

}

一个被关闭为这个问题的副本的问题有一个非常特定的数据结构:

节点结构如下:

typedef struct {
    int32_t type;
    int32_t valueint;
    double  valuedouble;
    struct  cNODE *next;
    struct  cNODE *prev;
    struct  cNODE *child;
} cNODE;

递归删除函数如下所示:

void cNODE_Delete(cNODE *c) {
    cNODE*next;
    while (c) {
        next=c->next;
        if (c->child) { 
          cNODE_Delete(c->child)
        }
        free(c);
        c=next;
    }
}

一般来说，对于多次(甚至一次)调用自身的递归函数，避免使用堆栈并不总是可能的。然而，对于这种特殊的结构，这是可能的。其思想是将所有节点平展为单个列表。这是通过将当前节点的子节点放在顶部行列表的末尾来实现的。

void cNODE_Delete (cNODE *c) {
    cNODE *tmp, *last = c;
    while (c) {
        while (last->next) {
            last = last->next;   /* find last */
        }
        if ((tmp = c->child)) {
            c->child = NULL;     /* append child to last */
            last->next = tmp;
            tmp->prev = last;
        }
        tmp = c->next;           /* remove current */
        free(c);
        c = tmp;
    }
}

这种技术可以应用于任何可以简化为具有确定性拓扑顺序的DAG的数据链接结构。当前节点子节点被重新排列，以便最后一个子节点采用所有其他子节点。然后可以删除当前节点，然后遍历可以迭代到剩余的子节点。

有一种将递归遍历转换为迭代器的通用方法，即使用连接多个迭代器提供者的惰性迭代器(返回迭代器的lambda表达式)。请参阅我的将递归遍历转换为迭代器。

努力使你的递归调用尾部递归(递归的最后一个语句是递归调用)。一旦你有了它，将它转换为迭代通常是相当容易的。