处理大规模数据或问题的递归算法需要考虑一些优化和策略，以确保算法的效率和性能。

  1. 基线条件和递归条件的优化：在递归算法中，基线条件是递归终止的条件，递归条件是问题分解成更小规模问题的条件。优化基线条件可以减少递归深度，从而减少算法的时间和空间复杂度。优化递归条件可以减少重复计算，提高算法效率。

  2. 数据结构的选择：选择合适的数据结构可以降低算法的时间和空间复杂度。例如，对于大规模数据的递归问题，可以使用树状数据结构，如二叉搜索树或红黑树，以提高查找和插入的效率。

  3. 尾递归优化：尾递归是指递归函数中最后一步是递归调用的情况。尾递归优化可以将递归转化为迭代，避免递归的额外开销和栈空间的消耗。

  4. 并行化处理：对于大规模的递归问题，可以考虑将问题分解成多个子问题，在多个线程或进程中并行处理，以提高算法的效率。

  5. 记忆化技术：记忆化是一种对递归算法进行改进的方法，通过保存中间结果，避免重复计算。对于大规模数据的递归问题，可以使用记忆化技术来提高算法的效率。

  需要注意的是，递归算法处理大规模数据或问题时可能会面临栈溢出的问题。可以通过增加栈空间的大小或将递归算法转化为迭代算法来解决这个问题。此外，递归算法的效率往往比迭代算法低，因此在处理大规模数据或问题时，需要考虑是否有更高效的非递归算法可用。