一句话定义：栈（Stack）和堆（Heap）是程序运行时用来放数据的两块内存区域——栈放函数调用现场和局部变量，随函数进出自动伸缩；堆放动态申请的对象，生命周期由程序员或垃圾回收器（GC）管理。
打个比方。栈像一摞托盘：你只能往最上面放、从最上面取，函数一进来就压一个“栈帧”（stack frame），里面是参数、返回地址和局部变量；函数一返回，整个托盘端走，一次性清空。所以栈的分配和释放极快，本质上只是挪一下栈顶指针。代价是这摞托盘的总高度是固定的，通常是几 MB 量级（具体以运行平台为准），摞超了就是栈溢出（stack overflow）。
堆则像一个巨大的自助仓库：你用 new 或 malloc 报个尺寸，分配器去翻找一块够大的空位，找不到就向操作系统再要一些页；东西放在哪由分配器决定，你手里只留一个地址（指针）。取用比栈慢，但容量大得多，只受可用内存限制。代价是没人替你收拾——手动 free/delete，或者靠 GC 回收。忘了释放就是内存泄漏，一次要得太多就是分配失败、进程被杀，也就是常说的 OOM。
| 栈 Stack | 堆 Heap | |
|---|---|---|
| 放什么 | 局部变量、参数、返回地址 | new/malloc 出来的对象、动态数组 |
| 分配速度 | 极快，挪指针 | 较慢，找空闲块、可能要系统调用 |
| 生命周期 | 离开作用域自动结束 | 手动释放或 GC 回收 |
| 容量 | 小且固定（MB 量级） | 大，受可用内存限制 |
| 典型故障 | 栈溢出 | 内存泄漏、OOM |
两个容易混淆的邻居。一是数据结构里的“栈”（后进先出）和调用栈确实是同一个词，调用栈就是标准 LIFO；但数据结构里的“堆”（二叉堆、优先队列）和内存的堆毫无关系，纯属重名。二是全局变量和静态变量既不在栈也不在堆，而在静态存储区。
至于“递归太深会栈溢出”，原因很直接：每层递归都要压一个栈帧，深度几千到几万就可能把托盘摞穿；忘记写终止条件则必然爆。“大对象把堆撑爆”同理：栈根本放不下大数组，你只能往堆上申请，而堆的上限就是机器剩余内存。
对从业者的实际意义：递归能改迭代就改，或自己用堆上的显式栈；大 buffer 别声明成局部变量；Python 里所有对象都在堆上，栈里只有名字到对象的引用，所以解释器对递归深度有保守限制（约千层量级，以官方文档为准）；训练模型时 batch 开太大触发的 OOM，是堆的问题，跟栈无关。