python默认递归深度限制为1000，是CPython根据系统栈大小保守设定的安全值；可通过sys.getrecursionlimit()查看、sys.setrecursionlimit(n)修改，但不宜过高，推荐转为迭代等结构优化替代。
Python默认递归深度限制是1000，超过就会抛出RecursionError: maximum recursion depth exceeded——这不是内存不够，而是解释器主动拦截，防止C层栈溢出导致进程崩溃。
为什么设成1000？
这个值是CPython在初始化时根据系统栈大小保守估算的。它预留了安全余量，避免递归调用把C函数调用栈撑爆（C栈一般只有1~8MB，远小于Python堆内存）。设太高可能不报错就直接段错误；设太低又容易误伤正常逻辑。
如何查看和修改递归限制
用sys.getrecursionlimit()查当前值，用sys.setrecursionlimit(n)改。比如：
>>> import sys
>>> sys.getrecursionlimit()
1000
>>> sys.setrecursionlimit(2000)
- 修改只影响当前Python进程，不改变系统或其它进程
- 不能无限制提高：超过系统栈承载能力时，程序会直接core dump或静默退出（尤其在linux上）
- 建议提升幅度不超过原值的2~3倍，并配合实际压测验证
比调高限制更靠谱的解法
真正健壮的代码不该依赖调大限制，而应从结构上规避深层递归：
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- 转为迭代：用显式栈（list）模拟递归过程，例如DFS遍历树时用
stack = [root]循环处理 - 尾递归优化（手动）：把递归调用放在函数末尾，再用循环重写。Python本身不支持尾递归优化，但逻辑可平移
- 分治+缓存：对重复子问题用
@lru_cache，减少递归分支数量（如斐波那契） - 设置递归守卫：在函数开头加深度计数参数，到达阈值时主动返回或抛出自定义异常，便于定位和降级
调试栈溢出的小技巧
遇到RecursionError别急着调limit，先确认是不是真递归过深：
- 加一句
import traceback; traceback.print_stack()在可疑函数里快速看调用链 - 用
sys.settrace()做轻量级递归深度监控（适合临时诊断） - 检查是否无意写了死递归：比如忘记更新终止条件、参数未缩小、对象引用循环等