问题：汉诺威递归算法的时间复杂性
算法如下。
解释： size表示汉诺威的规模，startStack表示汉诺威的开始，endStack表示完成，midStack表示辅助
defTowers(size，startStack，endStack，midStack ) :
if size==1:
打印' move disk from '，firstStack，' to '，endStack
else:
Towers(size-1，firstStack，midStack，endStack ) )。
Towers(1，firstStack，endStack，midStack ) )。
Towers(size-1，midStack，endStack，firstStack ) )。
分析：设问题的规模为n，t(n )为问题规模的必要步骤，
t(n )=1t )1) 2t(n-1 ) /在规模为n-1情况下通过两次，因此成为2t ) n-1 )
=122t(n-1 )//因为规模为1时需要2个步骤，所以t )1)=2
=32[32t(n-2 ) ] //规模为n-2时，重复上述操作
=94t(n-2 ) )。
=94[32t(n-3 ) ]
=218t(n-3 ) )。
.
=C2^kt(n-k ) ) )
在n-k=1情况下，得到k=n-1，
t(n )=c2^ ) n-1 ) t )1) /其中t )1)=2
t(n )=C 2^n
总的来说，汉诺威的时间复杂度为o(2^n )
注：算法是用Python语言编写的