Trampoline 不能支持真正无限递归，但可安全处理深度极大的尾递归——通过将递归转为函数返回+循环执行，使栈深恒定1～2层；必须改写为尾递归形式，所有分支返回thunk，用while循环驱动，注意退出条件与非阻塞分片。
Trampoline 本身不支持真正“无限”递归，但它能安全处理**深度极大、远超调用栈限制的递归逻辑**——关键在于把“递归调用”转为“函数返回+循环执行”，让栈深度恒定在 1～2 层。
必须先改写为尾递归形式
Trampoline 只对尾递归有效。原始递归若不是尾调用（比如 return n * factorial(n-1)），即使套上蹦床也会失效。
- 确保所有递归分支都返回一个函数（thunk），而不是立即调用自身
- 把中间计算结果通过参数传递，避免返回后还要做额外运算
- 例如阶乘要写成
factorial(n - 1, n * acc)，而非n * factorial(n - 1)
用 while 循环驱动 thunk 执行
蹦床函数本质是一个外层调度器：它不依赖引擎的尾调用优化（TCO），而是靠手动循环来解包函数链。
- 最小实现只需三行：
while (typeof fn === 'function') fn = fn() - 每次
fn()返回下一个 thunk 或最终值；返回非函数即终止 - 调用时必须用箭头函数或
bind包裹初始调用，防止提前执行爆栈
适配不同数据结构的遍历场景
面对嵌套极深的 JSON、树、链表等，不能直接递归遍历，而应把“下一步该访问谁”封装为 thunk。
- 树遍历：每层返回
() => visit(node.left)或() => visit(node.right)，由蹦床逐个触发 - JSON 扁平化：用队列暂存待处理字段，每次 thunk 处理一个节点并推入子字段
- 状态机流转：每个状态返回下一个状态的执行函数，避免深层嵌套回调
注意边界与实际限制
所谓“无限”是逻辑上的，不是无终止。仍需明确退出条件，否则会陷入死循环。
- thunk 内部必须有明确的 base case，返回非函数值（如数字、对象、null）
- 避免在 thunk 中意外触发同步耗时操作（如大量 DOM 操作、大数组遍历），否则虽不爆栈但会阻塞主线程
- 若需真正非阻塞（不卡 UI），应在适当深度后用
setTimeout或queueMicrotask分片执行
