本文详解为何基于递归实现的dna序列突变函数在处理长字符串时会静默失败，并提供高性能、内存友好的迭代方案，彻底规避python默认递归限制与栈溢出风险。
Python 的递归调用本质是在调用栈中逐层压入函数帧（frame），每层需保存局部变量、返回地址等上下文。在您提供的 AddMutations 函数中，每次递归调用都创建新子串 sequence_string[1:] —— 这是一个O(n) 时间 + O(n) 空间的操作（因字符串不可变，切片会复制剩余全部字符）。对于长度为 2150+ 的输入，递归深度 ≈ 2150 层，每层额外分配数百字节内存，快速耗尽调用栈空间。即使通过 sys.setrecursionlimit(100000) 提高上限，也无法解决底层内存开销问题；更关键的是，当栈真正溢出时，CPython 可能触发未捕获的 RecursionError 导致进程异常终止，表现为“调用后无输出、后续 print(‘foo’) 也不执行”——这并非静默失败，而是程序已崩溃退出。
根本解法是摒弃递归，改用迭代。以下为优化后的生产级实现：
