你想弄懂什么？

为了分析时间复杂度，视频将递归树中的每个节点视为一个计算单元（一次函数调用）。然后通过计算树中节点的总数（包括内部节点和叶子节点）来评估算法的总执行成本。

适用条件：递归算法可以用递归树清晰地表示。；假设每次函数调用的开销（不包括递归调用）是恒定的。

为了分析时间复杂度，视频将递归树中的每个节点视为一个计算单元（一次函数调用）。然后通过计算树中节点的总数（包括内部节点和叶子节点）来评估算法的总执行成本。

适用条件：递归算法可以用递归树清晰地表示。；假设每次函数调用的开销（不包括递归调用）是恒定的。

朴素递归效率极低，因为它生成了指数级数量的重复子问题。当可视化为递归树时，相同的节点（如 $f(4)$、$f(3)$ 和 $f(2)$）会被不同的父节点多次触发，这意味着相同的计算在不同的分支中被冗余执行。

适用条件：算法使用没有记忆化的朴素递归。；递推关系为 $f(n) = f(n-1) + f(n-2)$。

朴素递归效率极低，因为它生成了指数级数量的重复子问题。当可视化为递归树时，相同的节点（如 $f(4)$、$f(3)$ 和 $f(2)$）会被不同的父节点多次触发，这意味着相同的计算在不同的分支中被冗余执行。

适用条件：算法使用没有记忆化的朴素递归。；递推关系为 $f(n) = f(n-1) + f(n-2)$。

视频通过将目标计算 $f(7)$ 设为根节点来构建递归树。然后，它递归地应用公式 $f(n) = f(n-1) + f(n-2)$，将每个非基本情况节点拆分为两个子节点。

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 $f(2) = 1$。；目标计算为 $f(7)$。

视频通过将目标计算 $f(7)$ 设为根节点来构建递归树。然后，它递归地应用公式 $f(n) = f(n-1) + f(n-2)$，将每个非基本情况节点拆分为两个子节点。

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 $f(2) = 1$。；目标计算为 $f(7)$。