Python递归深度限制下：列表与树的递归适用性相关疑问

我对递归的主要顾虑在于Python的递归调用深度上限约为1000，基于该限制，我对两类递归应用场景展开分析：

以计算二叉树的最大值为例，实现代码如下：

class Node:
    def __init__(self, value, left=None, right=None):
        self.value = value
        self.left = left
        self.right = right

def max(root):
    max_left = max(root.left)
    max_right = max(root.right)
    if max_left > root.value and max_left > max_right:
        return max_left
    if max_right > root.value and max_right > max_left:
        return max_right
    else:
        return root.value

该场景下，任意时刻栈中的最大递归调用次数为树的高度，即log₂(n)（n为树的元素总数）。由于Python的递归调用上限为1000次，理论上该树可存储最多2^1000（或2^999）个元素仍不会达到调用上限，初步判断该场景下使用递归不存在实际限制。

以计算列表最大值的简单示例为例，递归逻辑为返回列表头部元素与剩余列表递归计算结果的最大值，实现代码如下：

def max(l):
    if len(l) == 1:
        return l[0]
    max_tail = max(l[1:])
    if l[0] > max_tail:
        return l[0]
    else:
        return max_tail

运行结果如下：

>>> max(list(range(998)))
997
>>> max(list(range(999)))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in max
  File "<stdin>", line 4, in max
  File "<stdin>", line 4, in max
  [Previous line repeated 995 more times]
  File "<stdin>", line 2, in max
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object

初步判断列表场景下递归并非合理选择，通常无法处理长度超过999的列表（甚至根据栈调用情况可支持的列表长度更短）。

基于以上分析，我有如下疑问：

• 使用递归处理平衡二叉树是否合理？
• 对于列表、非平衡树等多数问题场景，递归是否确实不可用？
• Python中使用递归还需考虑哪些其他事项？我希望了解Python中递归适用的通用场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Selnay