如何精确地表示这个递归函数的操作成本？
递归函数的操作成本可以通过时间复杂度和空间复杂度来表示。
- 时间复杂度：表示算法执行所需的时间量级。常见的时间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。其中，O(1)表示常数时间复杂度，即操作的执行时间与输入规模无关；O(logn)表示对数时间复杂度，常见于二分查找等分治算法；O(n)表示线性时间复杂度，常见于遍历算法；O(nlogn)表示线性对数时间复杂度，常见于快速排序、归并排序等分治算法；O(n^2)表示平方时间复杂度，常见于嵌套循环算法。具体的时间复杂度分析需要根据递归函数的具体实现来进行。
- 空间复杂度：表示算法执行所需的额外空间量级。常见的空间复杂度有O(1)、O(n)、O(n^2)等。其中，O(1)表示常数空间复杂度，即算法执行所需的额外空间固定；O(n)表示线性空间复杂度，常见于递归调用栈的空间占用；O(n^2)表示平方空间复杂度，常见于嵌套循环中的临时变量等。具体的空间复杂度分析也需要根据递归函数的具体实现来进行。
总结起来，精确地表示递归函数的操作成本需要对其时间复杂度和空间复杂度进行分析。具体分析方法可以参考算法导论等相关教材。
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(倍频程表示法，'表示矩阵转置，[A, n]表示在矩阵A中增加一个新列，标量值为n，[A; B]<em
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