要優化JavaScript遞歸函數的性能，您可以采取以下策略：

1. 尾遞歸優化：確保遞歸調用是函數體中的最后一個操作。這樣，編譯器或解釋器可以將其優化為循環，從而避免堆棧溢出。如果可能的話，重寫遞歸函數以使用尾遞歸。

function factorial(n, accumulator = 1) {
  if (n === 0) return accumulator;
  return factorial(n - 1, n * accumulator);
}

2. 緩存已計算結果（備忘錄模式）：對于具有重復子問題的遞歸函數，可以使用一個對象來存儲已計算的結果。這可以避免不必要的重復計算，從而提高性能。

function fibonacci(n, memo = {}) {
  if (n <= 1) return n;
  if (!memo[n]) memo[n] = fibonacci(n - 1, memo) + fibonacci(n - 2, memo);
  return memo[n];
}

3. 使用迭代替代遞歸：在某些情況下，可以使用循環來替代遞歸，以避免堆棧溢出和提高性能。

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

4. 分治策略：將大問題分解為較小的子問題，并遞歸地解決這些子問題。最后，將子問題的解合并以得到原始問題的解。

function mergeSort(arr) {
  if (arr.length <= 1) return arr;

  const middle = Math.floor(arr.length / 2);
  const left = arr.slice(0, middle);
  const right = arr.slice(middle);

  return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
}

function merge(left, right) {
  const result = [];
  while (left.length && right.length) {
    if (left[0] < right[0]) {
      result.push(left.shift());
    } else {
      result.push(right.shift());
    }
  }
  return result.concat(left, right);
}

5. 使用動態規劃：對于具有重疊子問題和最優子結構特性的問題，可以使用動態規劃來存儲子問題的解，從而避免重復計算。

function fibonacci(n) {
  const dp = [0, 1];
  for (let i = 2; i <= n; i++) {
    dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
  }
  return dp[n];
}

請注意，優化遞歸函數的性能可能需要根據具體問題進行調整。在進行優化時，請務必測試代碼以確保其正確性和性能改進。