在分析递归函数的时间复杂度时，我们需要考虑以下因素：
- 每次递归调用的工作量。
- 递归的深度（调用的次数）。
- 每一层递归中的分支数。
通常，我们使用递归树来分析递归算法的时间复杂度。具体的时间复杂度取决于递归算法的实现细节。
我们来看一个简单的例子：计算斐波那契数列的递归实现。斐波那契数列的第n项可以用以下公式表示：
F(n)=F(n−1)+F(n−2)，其中F(0)=0，F(1)=1。
下面是一个计算斐波那契数列的递归函数：
int fib(int n)
{
if (n == 0) return 0;
if (n == 1) return 1;
return fib(n - 1) + fib(n - 2);
}
为了分析这个递归函数的时间复杂度，我们可以画出它的递归树。每个节点表示一个递归调用，子节点表示从该调用产生的递归调用。这里是树的前几层（每个节点显示调用 fib(x)的x值）：
fib(4)
/ \
fib(3) fib(2)
/ \ / \
fib(2) fib(1) fib(1) fib(0)
/ \
fib(1) fib(0)
/ \
fib(3) fib(2)
/ \ / \
fib(2) fib(1) fib(1) fib(0)
/ \
fib(1) fib(0)
观察递归树，我们可以看到每层递归的分支数大约是2，深度是n。因此，这个递归函数的时间复杂度大约是O(2n)。请注意，这是一个非常低效的实现，可以使用动态规划或矩阵乘法将时间复杂度降低到O(n)或O(logn)。