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。

一个系统如何接受任何递归函数并使用堆栈执行它的粗略描述:

这是为了在没有细节的情况下展示想法。考虑这个函数，它将打印出图的节点:

function show(node)
0. if isleaf(node):
1.  print node.name
2. else:
3.  show(node.left)
4.  show(node)
5.  show(node.right)

例如图表: A - B > C - > show(A)将打印B, A, C

函数调用意味着保存本地状态和延续点，以便返回，然后跳转到要调用的函数。

例如，假设show(A)开始运行。函数调用在第3行。显示(B)的意思 -将项目添加到堆栈，意思是“你需要在第2行继续使用本地变量状态node=A” —到第0行，节点为B。

为了执行代码，系统运行指令。当遇到函数调用时，系统将需要的信息推回到原来的位置，运行函数代码，当函数完成时，弹出关于需要继续执行的位置的信息。

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。

这个链接提供了一些解释，并提出了保持“位置”的想法，以便能够在几个递归调用之间到达确切的位置:

但是，所有这些示例都描述了递归调用进行固定次数的场景。当你遇到以下情况时，事情就变得棘手了:

function rec(...) {
  for/while loop {
    var x = rec(...)
    // make a side effect involving return value x
  }
}

似乎没有人指出递归函数在主体中调用自己超过一次的位置，并处理返回递归中的特定点(即不是原始递归)。据说每一个递归都可以转化为迭代，所以这似乎是可能的。

我刚刚想出了一个如何做到这一点的c#示例。假设您有以下递归函数，它的作用类似于poststorder遍历，AbcTreeNode是一个带有指针a、b、c的3元树。

public static void AbcRecursiveTraversal(this AbcTreeNode x, List<int> list) {
        if (x != null) {
            AbcRecursiveTraversal(x.a, list);
            AbcRecursiveTraversal(x.b, list);
            AbcRecursiveTraversal(x.c, list);
            list.Add(x.key);//finally visit root
        }
}

迭代解:

        int? address = null;
        AbcTreeNode x = null;
        x = root;
        address = A;
        stack.Push(x);
        stack.Push(null)    

        while (stack.Count > 0) {
            bool @return = x == null;

            if (@return == false) {

                switch (address) {
                    case A://   
                        stack.Push(x);
                        stack.Push(B);
                        x = x.a;
                        address = A;
                        break;
                    case B:
                        stack.Push(x);
                        stack.Push(C);
                        x = x.b;
                        address = A;
                        break;
                    case C:
                        stack.Push(x);
                        stack.Push(null);
                        x = x.c;
                        address = A;
                        break;
                    case null:
                        list_iterative.Add(x.key);
                        @return = true;
                        break;
                }

            }


            if (@return == true) {
                address = (int?)stack.Pop();
                x = (AbcTreeNode)stack.Pop();
            }


        }

我的例子是用Clojure编写的，但是应该很容易翻译成任何语言。

给定这个函数，当n值较大时StackOverflows:

(defn factorial [n]
  (if (< n 2)
    1
    (*' n (factorial (dec n)))))

我们可以用以下方式定义一个使用自己堆栈的版本:

(defn factorial [n]
  (loop [n n
         stack []]
    (if (< n 2)
      (return 1 stack)
      ;; else loop with new values
      (recur (dec n)
             ;; push function onto stack
             (cons (fn [n-1!]
                     (*' n n-1!))
                   stack)))))

其中return定义为:

(defn return
  [v stack]
  (reduce (fn [acc f]
            (f acc))
          v
          stack))

这也适用于更复杂的函数，例如阿克曼函数:

(defn ackermann [m n]
  (cond
    (zero? m)
    (inc n)

    (zero? n)
    (recur (dec m) 1)

    :else
    (recur (dec m)
           (ackermann m (dec n)))))

可以转化为:

(defn ackermann [m n]
  (loop [m m
         n n
         stack []]
    (cond
      (zero? m)
      (return (inc n) stack)

      (zero? n)
      (recur (dec m) 1 stack)

      :else
      (recur m
             (dec n)
             (cons #(ackermann (dec m) %)
                   stack)))))