超出Python树遍历递归深度

我有一个段树，它保存一系列数字的数据（选择的数据结构）。代码如下：

class SegmentTree:
    def __init__(self, N):
        def _init(b, e):
            if b is e:
                data = foo() # No dependency
                return Node(b, e, data, None, None)
            else:
                mid = (b + e ) / 2

                L = _init(b, mid)
                R = _init(mid + 1, e)

                data = foo() #Data depends on L and R

                return Node(b, e, data, L, R)

        self.root = _init(1, N)

---

这将在N约300时失败，并出现“超过最大递归深度”错误。有没有一种方法可以迭代而不是递归地创建树？

通常，从递归转换为迭代的方法是手动维护堆栈（或队列）

比如：

 while stack is not empty:
     item = pop from stack

     do processing (such as adding onto the node)

     push L and R onto the stack

---

堆栈在内存中确实会增长，因为对于弹出的每个项目，都会推两个。

真正的问题不是算法的递归深度，对于300这样的值，递归深度应该是10左右，而是将数字与

进行比较。
is
关键字检查对象标识，而
==
检查相等性：

>>> 300 == 299+1
True
>>> 300 is 299+1
False

因此，应该终止递归的
if
条件永远不会为真，并且函数将继续递归，即使
b
和
e
相等

如果更改
If
，此问题应消失：

if b == e:
   ...

对于较小的数字，这个问题可能不会发生，因为Python对int的处理达到了一定的大小。
是的，我想这样做，但在（递归地）创建L和R节点之后，我需要在当前节点上进行处理。我不确定将当前节点存放在何处/如何存放以备将来处理-在单独的堆栈上？通常有更好的方法来实现树遍历（尽管它们可能会因指针旋转和其他操作而变得复杂），而不是使用“堆栈”。毕竟，如果在堆上使用堆栈，那么实际上并没有节省太多空间（除了常数因子之外，因为需要节省更少的状态）