通过转换为迭代加快递归方法

我正在写一个动态规划算法 Python 对于较小的输入,它似乎工作得很好,但对于较大的输入,它超时可能是因为递归调用。我读过这个 article 在线上说,大多数现代编程语言都不能很好地处理递归,最好将其转换为迭代方法。

我的算法如下:

def get_val(x,y,g,i,xlast,ylast):
    # checks if array over
    if(i>(len(x)-1)):
        return 0
    # else returns the max of the two values
    # dist returns the euclidian distance between the two points
    # the max condition just decides if it's profitable to move to the 
    # next x and y coordinate or if it would be better to skip this particular (x, y)
    return max(g[i]-dist(x[i],y[i],xlast,ylast) + get_val(x,y,g,i+1,x[i],y[i]),get_val(x,y,g,i+1,xlast,ylast))

我一直在努力提高它的性能,但我真的不确定应该采取什么步骤来确保它不会在大量输入时超时。