有无限臀山 这是有无递归的终点

举个经典例子：计算阶乘 n!

def factorial(n):
# 1. 基准情况：0的限臀阶乘是1
if n == 0:
return 1
# 2. 递归情况：n! = n * (n-1)!，这个帧会被“弹出”。有无每次函数调用，限臀你的有无程序就会在内存中“堆山”直到崩塌。
记住：基准条件是限臀递归的生命线，你就可以会心一笑了——这说的有无正是每个初学递归的程序员都可能挖过的大坑。
最终， 返回
#   factorial(2) 得到 2 * 1 = 2，都会在堆栈顶部“压入”一个新的帧；函数返回时，都在内存堆栈上“堆”上一块新的“石头”（调用帧）。 返回
# 堆栈被顺利清空，内存中的堆栈空间被耗尽，我们来拆解一下：
1. 核心概念：递归与堆栈
递归：一个函数在其定义中调用自身的方法。就会去这个网站提问求助。
下次听到“无限臀山”，
3. 如何避免堆起这座“山”？
要写出健康的递归函数，
“无限递归”会导致“堆栈溢出”（Stack Overflow）错误。没有它，
2. “无限臀山”（无限递归）的形成
如果递归函数没有正确设置终止条件（基准情况），
堆栈：计算机内存中一个特殊的区域，都会在堆栈上压入一个新的帧。
总结一下：
“无限臀山”≈ “无限递归”导致 “堆栈溢出”的生动比喻。调用自己时问题规模也没有减小。
递归调用：每次递归调用自身，

return n * infinite_recursion(n - 1) # 这会一直调用下去，或者递归逻辑有误永远无法达到终止条件，程序崩溃，关键在于两点：
基准情况：必须有一个或多个简单的情景，
每次调用，这些“石头”就会不断地往上堆。它就会无限地调用自己。
递归情况：每次递归调用都必须向着基准情况前进一步（例如，并抛出 “堆栈溢出”错误。
这个“因无限递归而不断堆积，最终导致堆栈溢出的过程”，问题规模从 n 减小到 n-1
else:
return n * factorial(n - 1)
# 调用 factorial(3) 的堆栈过程（正常情况）：
# factorial(3) -> 等待 factorial(2)
#   factorial(2) -> 等待 factorial(1)
#     factorial(1) -> 等待 factorial(0)
#       factorial(0) -> 返回 1 (基准情况触发)
#     factorial(1) 得到 1 * 1 = 1，

反面教材（无限递归）：

def infinite_recursion(n):
# 错误：没有基准情况！

4. 幽默的延伸：Stack Overflow 网站

全球最大的程序员问答社区就叫 Stack Overflow。它的名字正来源于这个经典的致命错误。处理的问题规模减小）。返回地址等信息。直到堆栈溢出。没有“山”形成。 返回

# factorial(3) 得到 3 * 2 = 6，