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But if language doesn't support (e.g. CPython) cannot rely.\n\nMaybe mention \"快速排序是不完全尾递归，因为有两个递归调用，但可以对较长部分继续递归较小部分？\" Actually optimization: After partition, recurse on smaller subarray then loop on larger, so stack depth O(log n) even worst? Let's reason: If we always push smaller subproblem recursively and handle larger iteratively, stack depth is number of smaller halves, at most O(log n). Yes. But if smaller side is size 0 in worst sorted pivot first, then length n-1 larger, smaller size 0. Stack depth maybe O(1) because no recursive call for smaller? Actually if smaller is empty, recurse on empty returns, then loop on n-1; depth constant. For balanced, recurse on smaller half, loop on larger half; depth log n. Thus good. 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We can incorporate.\n\nLet's draft:\n\n```\n递归调用不是“免费”的。在大多数语言运行时中，每当函数被调用，都会在线程调用栈上压入一个栈帧（stack frame）。栈帧通常包含：返回地址、参数、局部变量、保存的寄存器等。函数返回时该栈帧才弹出。\n```\n\nThen:\n```\n栈与堆不同，栈空间通常很小。假设栈容量 S，一次递归调用需要的栈帧大小 F，最大安全深度约 S/F。递归深度 d 太大，满足 d*F > S，就会写入非法地址或触发栈保护，造成 Stack Overflow / Segmentation Fault。\n```\n\nExamples:\n```\n比如一个简单求和递归 sum(n) = n + sum(n-1)，基线 sum(0)=0。逻辑正确，但 n 很大时深度 n，可能溢出。\n```\n\nThen quick sort:\n```\n快排平均深度 O(log n)，但如果每次选到最小/最大作为基准，分区一个子问题为空，另一个大小 n-1，递归深度 O(n)，在 n 很大时可能溢出。\n```\n\nAvoid:\n- 保证基线可达\n- 控制深度，平衡划分子问题\n- 改为迭代或显式栈\n- 尾递归优化；但注意快排有两个分支不能同时尾递归，只能优化一个分支；通常可以对较小的部分递归，较大的部分用循环，使栈深度 O(log n)\n- 避免在递归帧中分配大局部变量\n- 必要时增大栈大小\n\nNeed maybe mention \"尾递归优化不是所有编译器都支持，如 Python 默认不进行尾递归优化.\" Good.\n\nLet's ensure not too long. Oververbosity 5. We can produce maybe 1500-2000 chars. Could include bullets.\n\nLet's formulate final elegantly.\n\nCheck if user asked \"解释为什么递归可能导致栈溢出\" maybe we should not just list avoid methods but core explain. 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But if language doesn't support (e.g. CPython) cannot rely.\n\nMaybe mention \"快速排序是不完全尾递归，因为有两个递归调用，但可以对较长部分继续递归较小部分？\" Actually optimization: After partition, recurse on smaller subarray then loop on larger, so stack depth O(log n) even worst? Let's reason: If we always push smaller subproblem recursively and handle larger iteratively, stack depth is number of smaller halves, at most O(log n). Yes. But if smaller side is size 0 in worst sorted pivot first, then length n-1 larger, smaller size 0. Stack depth maybe O(1) because no recursive call for smaller? Actually if smaller is empty, recurse on empty returns, then loop on n-1; depth constant. For balanced, recurse on smaller half, loop on larger half; depth log n. Thus good. We can mention.\n\nNeed not overcomplicate but can use as example.\n\nPotential response:\n\n```\n递归导致栈溢出的根本原因：递归调用依赖函数调用栈，每一层调用都会在栈上分配一个栈帧。栈的内存容量是有限的，当递归层数足够多，所有还未返回的栈帧占用的总内存超过了栈的可用容量，就会发生栈溢出。\n```\n\nThen sections.\n\nLet's write in Chinese.\n\nNeed ensure user asked \"请详细回答：解释为什么递归可能导致栈溢出。\" They might not ask to include examples; but we can.\n\nLet's create final with headings:\n\n1. 调用栈与栈帧\n2. 为什么溢出\n3. 分治和递归深度关系\n4. 递归设计注意与避免方法\n5. 总结\n\nLet's include formula.\n\nNeed maybe define \"基线条件\" as condition to stop. Mention \"好的递归设计应该保证每次调用都向基线条件靠近，避免无限递归\" from user text. We can incorporate.\n\nLet's draft:\n\n```\n递归调用不是“免费”的。在大多数语言运行时中，每当函数被调用，都会在线程调用栈上压入一个栈帧（stack frame）。栈帧通常包含：返回地址、参数、局部变量、保存的寄存器等。函数返回时该栈帧才弹出。\n```\n\nThen:\n```\n栈与堆不同，栈空间通常很小。假设栈容量 S，一次递归调用需要的栈帧大小 F，最大安全深度约 S/F。递归深度 d 太大，满足 d*F > S，就会写入非法地址或触发栈保护，造成 Stack Overflow / Segmentation Fault。\n```\n\nExamples:\n```\n比如一个简单求和递归 sum(n) = n + sum(n-1)，基线 sum(0)=0。逻辑正确，但 n 很大时深度 n，可能溢出。\n```\n\nThen quick sort:\n```\n快排平均深度 O(log n)，但如果每次选到最小/最大作为基准，分区一个子问题为空，另一个大小 n-1，递归深度 O(n)，在 n 很大时可能溢出。\n```\n\nAvoid:\n- 保证基线可达\n- 控制深度，平衡划分子问题\n- 改为迭代或显式栈\n- 尾递归优化；但注意快排有两个分支不能同时尾递归，只能优化一个分支；通常可以对较小的部分递归，较大的部分用循环，使栈深度 O(log n)\n- 避免在递归帧中分配大局部变量\n- 必要时增大栈大小\n\nNeed maybe mention \"尾递归优化不是所有编译器都支持，如 Python 默认不进行尾递归优化.\" Good.\n\nLet's ensure not too long. Oververbosity 5. We can produce maybe 1500-2000 chars. Could include bullets.\n\nLet's formulate final elegantly.\n\nCheck if user asked \"解释为什么递归可能导致栈溢出\" maybe we should not just list avoid methods but core explain. We'll make core detailed.\n\nPotential final:\n\n```\n以快速排序为例：\nquickSort(l,r):\n  if l >= r: return\n  p = partition(l,r)\n  quickSort(l,p-1)\n  quickSort(p+1,r)\n\n当数组本身有序且每次选第一个元素为基准时，partition 后左侧为空、右侧长度为 n-1。下一次仍可能如此。这样“未返回的调用栈”会增长到 n 层。当 n=10^6 时，即使每帧 100 字节，也需要约 100MB 栈，典型栈只有几 MB，必然溢出。\n```\n\nThis is good.\n\nNeed maybe mention \"各语言/平台不同，栈大小可配置\": Linux thread stack default 8MB; Windows default 1MB; JVM uses per-thread stack configurable. We'll include maybe as approximate.\n\nLet's craft final now.",
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