递归深度过大导致栈溢出时，可通过增加递归限制或改用迭代解决。1. 使用sys.setrecursionlimit()可提高递归深度，但受限于系统资源；2. 将递归算法转为迭代形式，如阶乘计算，避免调用堆栈增长，提升效率与安全性。
Python中防止栈溢出主要出现在递归调用过深的情况下。由于Python解释器对递归深度有限制（通常默认为1000），当递归层数超过这个限制时，会抛出RecursionError。以下是几种有效的解决方法。
1. 增加递归深度限制
可以使用sys.setrecursionlimit()来提高最大递归深度：
import sys sys.setrecursionlimit(3000) # 将递归深度设为3000
注意：虽然可以设置更大的值，但受限于系统栈空间，过高的设置可能导致真正的栈溢出，引发程序崩溃。不建议无限制调高。
2. 改用迭代替代递归
很多递归算法可以转换为迭代形式，避免函数调用堆栈的增长。
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例如，计算阶乘：
# 递归方式（容易溢出）
def factorial(n):
if n <= 1:
return 1
return n * factorial(n - 1)
迭代方式（推荐）
def factorial_iter(n):
result = 1
for i in range(2, n + 1):
result *= i
return result
迭代方式不会增加调用栈，更安全高效。
3. 使用尾递归优化（手动模拟）
Python本身不支持尾递归优化，但可以通过改写函数结构或使用装饰器模拟。
示例：用参数传递中间结果，避免深层回溯：
def factorial_tail(n, acc=1):
if n <= 1:
return acc
return factorial_tail(n - 1, acc * n)
虽然仍是递归，但逻辑上是尾递归，某些情况下可配合循环思路重构为迭代。
4. 使用生成器或数据结构模拟栈
对于复杂递归（如树的遍历），可用显式栈结构代替隐式函数调用栈：
def dfs_iterative(root):
stack = [root]
while stack:
node = stack.pop()
process(node)
# 添加子节点
if node.right:
stack.append(node.right)
if node.left:
stack.append(node.left)
这种方式完全避开函数调用栈，适合深度较大的结构遍历。
基本上就这些。关键是在设计算法时评估递归深度，优先考虑迭代或显式栈实现，避免依赖系统默认的递归限制。
