你想弄懂什么？

基本情况 $f(1) = f(2) = 1$ 决定了递归在哪里停止，这意味着某些分支在底层停止分裂。虽然这使得讲师在实践中可以省略绘制整棵树，但理论复杂度分析仍然基于满二叉树的节点数来估算规模。

适用条件：递推关系为 $f(n) = f(n-1) + f(n-2)$。；基本情况为 $f(1) = 1$ 和 $f(2) = 1$。；复杂度分析使用满二叉树进行理论估算。

基本情况 $f(1) = f(2) = 1$ 决定了递归在哪里停止，这意味着某些分支在底层停止分裂。虽然这使得讲师在实践中可以省略绘制整棵树，但理论复杂度分析仍然基于满二叉树的节点数来估算规模。

适用条件：递推关系为 $f(n) = f(n-1) + f(n-2)$。；基本情况为 $f(1) = 1$ 和 $f(2) = 1$。；复杂度分析使用满二叉树进行理论估算。

视频将时间复杂度 $O(2^n)$ 称为“指数复杂度”。这个术语用于分类那些随输入规模 $n$ 呈 2 的幂增长的复杂度。

适用条件：复杂度具有 $O(2^n)$ 或类似的指数增长形式。；背景是对推导出的时间复杂度进行命名和分类。

视频将时间复杂度 $O(2^n)$ 称为“指数复杂度”。这个术语用于分类那些随输入规模 $n$ 呈 2 的幂增长的复杂度。

适用条件：复杂度具有 $O(2^n)$ 或类似的指数增长形式。；背景是对推导出的时间复杂度进行命名和分类。