递归（recursion）：递归常被用来描述以自相似方法重复事物的过程，在数学和计算机科学中，指的是在函数定义中使用函数自身的方法。（A调用A）
迭代（iteration）：重复反馈过程的活动，每一次迭代的结果会作为下一次迭代的初始值。（A重复调用B）
递归是一个树结构，从字面可以其理解为重复“递推”和“回归”的过程，当“递推”到达底部时就会开始“回归”，其过程相当于树的深度优先遍历。
迭代是一个环结构，从初始状态开始，每次迭代都遍历这个环，并更新状态，多次迭代直到到达结束状态。
理论上递归和迭代时间复杂度方面是一样的，但实际应用中（函数调用和函数调用堆栈的开销）递归比迭代效率要低。
递归转迭代
理论上递归和迭代可以相互转换，但实际从算法结构来说，递归声明的结构并不总能转换为迭代结构（原因有待研究）。迭代可以转换为递归，但递归不一定能转换为迭代。
将递归算法转换为非递归算法有两种方法，一种是直接求值（迭代），不需要回溯；另一种是不能直接求值，需要回溯。前者使用一些变量保存中间结果，称为直接转换法，后者使用栈保存中间结果，称为间接转换法。
直接转换法
直接转换法通常用来消除尾递归（tail recursion）和单向递归，将递归结构用迭代结构来替代。（单向递归 → 尾递归 → 迭代）
间接转换法
递归实际上利用了系统堆栈实现自身调用，我们通过使用栈保存中间结果模拟递归过程，将其转为非递归形式。
尾递归函数递归调用返回时正好是函数的结尾，因此递归调用时就不需要保留当前栈帧，可以直接将当前栈帧覆盖掉。
斐波那契数列
递归形式
斐波那契数列递归式：F(n)=F(n−1)+F(n−2)(n>=2)F(n)=F(n−1)+F(n−2)(n>=2)
伪代码（递归算法）：
FOB_RECURSION(n)
ifn ==1or n ==2
return1
elsereturnFOB_RECURSION(n -1) + FOB_RECURSION(n -2) // 调用自身
非递归形式
直接转换：
斐波那契数列迭代式：xn=f(xa,xb)(a=n−1,b=n−2,n>=2)xn=f(xa,xb)(a=n−1,b=n−2,n>=2)
伪代码（迭代算法）：
FOB_ITERATION(n)
ifn ==1or n ==2
return1;
else
fn1 =1// 初始状态
fn2 =1// 初始状态
fn =0
fori =2to n // 迭代
fn = fn1 + fn2
fn1 = fn2
fn2 = fn
returnfn
间接转换框架：
FUNCTION()
stack.push(s0) // s0：初始状态
while!stack.empty()
s = stack.pop()
ifisSolution(s)
return
elsestack.push(s1) // s1：相关状态
