递归查询的递归深度控制

在计算机科学中，递归查询通常用于解决分而治之（divide and conquer）策略的问题。为了控制递归深度，可以使用以下方法：

1. 设置最大递归深度：在递归函数中设置一个参数来表示当前的递归深度。在每次递归调用时，将深度参数加1。当达到预设的最大递归深度时，停止递归并返回结果。

def recursive_function(data, depth=0, max_depth=10):
    if depth >= max_depth:
        return base_case_result
    
    # 处理数据和逻辑
    result = process_data(data)
    
    # 递归调用
    return recursive_function(result, depth + 1, max_depth)

2. 尾递归优化：尾递归是指在函数返回的时候，调用自身，并且 return 语句不能包含表达式。这样的话，编译器和解释器就可以将尾递归做优化，使递归本身最多只有一次调用帧，大大减少了内存的消耗。

def tail_recursive_function(data, depth=0, max_depth=10, result=None):
    if depth >= max_depth:
        return result or base_case_result
    
    # 处理数据和逻辑
    new_result = process_data(data)
    
    # 尾递归调用
    return tail_recursive_function(new_result, depth + 1, max_depth, new_result)

3. 使用循环代替递归：将递归算法改写成循环算法，可以更直接地控制递归深度。

def iterative_function(data, max_depth=10):
    for depth in range(max_depth):
        # 处理数据和逻辑
        result = process_data(data)
        
        if is_base_case(result):
            return result
        
        data = result
    
    return base_case_result

通过上述方法，可以有效地控制递归查询的递归深度。