在C++中，處理大數據量問題時，遞歸算法可能會遇到棧溢出或性能瓶頸的問題。為了解決這些問題，可以采用以下策略：

1. 尾遞歸優化：尾遞歸是指在函數的最后一步調用自身的遞歸形式。編譯器或解釋器可以優化尾遞歸，將其轉換為迭代形式，從而避免棧溢出。但是，并非所有編譯器都支持尾遞歸優化，因此在編寫遞歸算法時，需要特別注意。

int factorial(int n, int accumulator = 1) {
    if (n == 0) {
        return accumulator;
    }
    return factorial(n - 1, n * accumulator); // 尾遞歸
}

2. 記憶化搜索：對于具有大量重復子問題的遞歸算法，可以使用記憶化搜索來避免重復計算。通過將已經計算過的子問題的結果存儲在一個數據結構中（如哈希表），可以在需要時直接查找，而不需要重新計算。

#include <unordered_map>

int fibonacci(int n, std::unordered_map<int, int>& memo) {
    if (n <= 1) {
        return n;
    }
    if (memo.find(n) != memo.end()) {
        return memo[n];
    }
    memo[n] = fibonacci(n - 1, memo) + fibonacci(n - 2, memo);
    return memo[n];
}

3. 自底向上的動態規劃：動態規劃是一種將遞歸算法轉換為迭代算法的方法。通過從最小的子問題開始，逐步構建解決方案，直到達到原始問題。這種方法可以避免遞歸調用的開銷，并且可以處理大數據量問題。

#include <vector>

int fibonacci(int n) {
    if (n <= 1) {
        return n;
    }
    std::vector<int> dp(n + 1);
    dp[0] = 0;
    dp[1] = 1;
    for (int i = 2; i <= n; ++i) {
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
    }
    return dp[n];
}

4. 使用迭代而非遞歸：在某些情況下，可以通過使用迭代而非遞歸來避免棧溢出和性能瓶頸。例如，可以使用循環來計算階乘、斐波那契數列等。

int factorial(int n) {
    int result = 1;
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        result *= i;
    }
    return result;
}

總之，在處理大數據量問題時，需要根據具體情況選擇合適的策略來優化遞歸算法。