所以我正在辅导某人计算机算法，他们遇到了我帮助他们解决的问题，但我想出了一个递归算法，但是他们需要处理大量数据并遇到溢出错误，因为它需要进行迭代。问题是合并两个整数列表，以使新合并列表中两个连续项之间的差异之和最小化。
我给了他们一个算法，该算法递归地遍历参数为 lst1、lst2、currsum、previous 的列表。
其中 lst1 是第一个列表（我通过使用
调用函数来递归地遍历列表Python
foo(lst1[1:], lst2, currsum + abs(lst1[0] - previous), lst1[0])
然后用
再次调用它Python
foo(lst1, lst2[1:], currsum + abs(lst2[0] - previous), lst2[0])
并返回这两个调用的最小值，在边缘情况（列表为空）我们返回当前和。
正如我所说，我正在尝试将此算法转变为迭代算法，但当我使用不同的索引进行 2 次递归调用时，我不知道如何做到这一点。
基本上，我该如何做才能检查合并列表的所有组合？或者我可以采取某种捷径和贪婪算法吗？
因此，正如我所说，我尝试了递归算法，但是对于大型数据集，它会崩溃，但对于任何足够小的递归数据集都给出了正确的答案。我正在尝试找到一种迭代方法，以便未达到递归深度。
一般来说，要将递归（单次、双次或非常深的递归）转换为迭代，需要完成一系列工作。
我有点不确定解决您面临的问题需要什么。您有两个整数列表 list_1 和 list_2。您希望有一个“合并”列表 list_merged。
是否需要 len(list_merged) == len(list_1) + len(list_2) ？ （例如，list_merged 的元素可以“代表”两个列表中的该元素吗？）
list_merged是否需要包含2个交错的不相交子序列，一个匹配list_1，另一个匹配list_2？
“新合并列表中两个连续项之间的差异之和最小化”是指幅度还是差异？在后一种情况下，问题就很容易解决了。你的代码片段似乎暗示着规模。
你说“我正在尝试找到一种迭代方法，因此未达到递归深度。”。这是非尾递归中的一个基本问题，要检查的堆栈或队列受算法复杂性的限制。为了避免深度过大，可能需要更改算法。
考虑斐波那契数列的递归定义 fibonacci(n) = 1 如果 n 在 {1, 2} 中 斐波那契(n) = 斐波那契(n-1) + 斐波那契(n-2) n >= 3
天真地实现这一点可能会超出堆栈空间或计算时间。 动态规划可以在空间 nlog(n) 和时间 nlog(n) 中解决这个问题。 意识到 fibonacci(n) = Floor(gr ^ n) 也同样有效。