迭代（iteration）和递归（recursion）都是循环的过程。迭代是在循环体内重复调用另外一个函数或代码块，通常使用像 for、while 这样的循环语句控制循环次数。在迭代循环过程中，某些变量可能会反复使用。而递归是在函数内部直接调用自身这个函数，实现循环的效果。每次递归调用相当于循环体执行一次，直到满足终止条件退出循环。
因此，从实现方式来说，它们的主要区别是：
- 迭代是在循环另一个分离的函数/代码块，本质是在循环变量。
- 递归是在循环当前自身这个函数。
在实际应用中，迭代是使用比较多的，因为代码会比较直观，理解起来比较方便。但在某些特别的问题上，尤其是问题本身就是递归的，那么递归实现起来可能会更简洁些。
示例：计算 1 到 n 的和。
迭代 python代码：
def iterative_sum(n):
total = 0
for i in range(1, n+1):
total += i
return total递归 python代码：
def recursive_sum(n):
if n == 1:
return 1
else:
return n + recursive_sum(n-1)补充：以下内容由 AI 生成，供参考，使用的模型是 GPT-4o：
迭代和递归是两种常见的解决问题的方式，尤其在编程和算法中常被使用。它们主要的区别在于实现的方式以及在解决问题时的思路：
1. 定义：
- 迭代 (Iteration)：通过重复执行某段代码，逐步接近问题的解。通常使用循环结构（如
for或while循环）。 - 递归 (Recursion)：函数在其定义中调用自身，通过把问题逐步简化成子问题，直到达到某个基准条件（也叫停止条件）。
2. 执行方式：
- 迭代：通过循环来重复执行一段代码。每一次循环迭代都会改变某些变量的状态，直到满足某个条件后停止。
- 递归：通过函数的自我调用。每次递归调用都会简化问题，最终通过基准条件结束递归。
3. 空间与时间复杂度：
- 迭代：通常只需使用常数的额外内存（循环变量等），因此占用的栈空间较小。
- 递归：每次函数调用都会创建一个新的栈帧，深度递归会占用较多的栈空间，可能导致栈溢出。
4. 可读性和简洁性：
- 迭代：在一些简单问题上，迭代代码往往更加直观和易于理解，尤其是对于不熟悉递归的读者。
- 递归：在解决某些递归性质很强的问题时（如树的遍历、分治法等），递归代码可以更加简洁和优雅。
5. 适用场景：
- 迭代：适合线性、简单的重复操作，不需要太多的嵌套逻辑。
- 递归：适合具有递归性质的问题，如树的遍历、分治算法（如归并排序、快速排序）等。
6. 基准条件：
- 迭代：停止条件通常是循环变量达到某个值。
- 递归：基准条件（停止条件）是解决递归问题的关键，缺少基准条件会导致无限递归。
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