本文探讨了递归函数T(n)的时间复杂度，当f(n)小于、等于或大于nlog_ba时，分别给出了对应的时间复杂度界限。通过对不同情况的分析，展示了如何确定递归算法的时间复杂度，对于理解和优化算法性能具有重要意义。
假设有一个函数T(n)=aT(n/b)+f(n)T(n)=aT(n/b)+f(n)T(n)=aT(n/b)+f(n)
(f(n)f(n)f(n)大概率都是一个常量)
设resultresultresult为此函数的时间复杂度
那么如果 f(n)<nlogbaf(n)<nlog_baf(n)<nlogba
则 result=O(nlogba)result=O(n^{log_ba})result=O(nlogba)
如果 f(n)=nlogbaf(n)=nlog_baf(n)=nlogba
则 result=O(nlogba∗logk+1n)result=O(n^{log_ba}*log^{k+1}n)result=O(nlogba∗logk+1n)
如果 f(n)>nlogbaf(n)>nlog_baf(n)>nlogba
则 result=O(f(n))result=O(f(n))result=O(f(n))
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