递归算法和迭代算法是两种不同的解决问题的方法，它们在概念、结构、时间复杂度、用法以及应用场景等方面存在一些区别。
概念区别
递归
递归是一种通过函数自身调用自身来解决问题的方法。它将一个大问题分解为更小的子问题，直到达到一个基本情况（或递归出口），然后逐步返回结果并解决整个问题。
迭代
迭代是一种通过循环来解决问题的方法。它使用循环结构来遍历问题空间，并逐步求解问题。迭代通常从一个初始值开始，通过不断更新变量来逼近所需的目标或结果。
结构区别
递归
递归算法通常包含一个递归函数，该函数在每次调用时都会将问题规模缩小，直到达到基本情况。递归调用会在系统堆栈中留下记录，直到递归结束。
迭代
迭代算法通常使用循环结构（如for循环、while循环等）来实现。每次迭代都会更新循环变量，直到满足终止条件。
时间复杂度
递归
递归算法的时间复杂度通常较高，因为它涉及到大量的函数调用，每层递归都会增加额外的开销。在某些情况下，递归算法的时间复杂度可能与迭代算法相同，但在其他情况下可能更高。
迭代
迭代算法的时间复杂度通常较低，因为它只涉及到有限次循环。循环次数通常与问题规模成正比，因此迭代算法在处理大数据量时效率较高。
用法区别
递归
递归算法通常更简洁、直观，容易理解。它适用于解决具有自相似性质的问题，如树形结构、分治算法等。然而，递归算法需要特别注意递归深度和堆栈溢出的问题。
迭代
迭代算法通常更高效，适用于处理大数据量的问题。它需要编写循环结构，代码相对复杂一些，但在执行效率上具有优势。
无限重复后果
递归
如果递归算法没有明确的递归终止条件，或者递归深度过大，可能会导致堆栈溢出，从而使程序崩溃。
迭代
迭代算法在每次迭代时都会更新变量，因此不会导致堆栈溢出的问题。只要循环条件满足，迭代算法可以无限次执行，直到达到目标。
实际应用
递归
递归算法在算法设计中非常常见，如快速排序、归并排序、树的遍历等。递归算法可以使代码更简洁、易读，但在处理大数据量时需要注意性能问题。
迭代
迭代算法在处理大数据量、需要高效计算的场景中非常适用，如数值计算、图形处理等。迭代算法在实现上相对复杂一些，但在执行效率上具有明显优势。
总结
递归和迭代算法各有优缺点，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法。递归算法简洁直观，适用于解决自相似性质的问题，但需要注意递归深度和堆栈溢出的问题；迭代算法执行效率高，适用于处理大数据量的问题，但代码相对复杂。
