递归调用在处理大规模数据时可能导致性能问题，可以通过以下方法减少性能开销：
尾递归优化：将递归函数改写为尾递归形式，这样编译器可以将其优化为循环结构，减少函数调用的开销。
记忆化搜索：将递归函数的结果缓存起来，避免重复计算相同的子问题，从而减少递归调用次数。
减少递归深度：尽量减少递归的深度，可以通过迭代或者分治等方法将递归问题转化为非递归形式。
使用原地递归：尽量避免创建大量的临时变量和数据结构，可以通过使用原地修改数组等方式减少内存开销。
检查边界条件：在递归函数中添加合适的边界条件判断，避免不必要的递归调用。
通过以上方法结合使用，可以有效减少递归调用的性能开销。
