求这个包含底函数的递归公式的时间复杂度Big-Θ

递归公式是一个数学表达式，其中包含一个或多个底函数和一个递归式。时间复杂度描述了算法执行所需的时间量级，通常以Big-Θ表示。对于包含底函数的递归公式，我们可以通过递归式的迭代和计算来分析时间复杂度。

要求这个包含底函数的递归公式的时间复杂度Big-Θ，首先需要了解递归公式的底函数和递归式。底函数是递归过程中最小规模的问题的解决方案，它是递归过程的终止条件。递归式描述了问题如何分解为更小规模的子问题，并将其与底函数结合起来。

通过分析递归式，我们可以确定递归公式的时间复杂度。在每一次递归调用中，递归式都会将问题分解为更小规模的子问题，并根据递归式的定义执行递归调用。如果递归式的规模较小且不涉及较复杂的计算操作，则可以将其忽略，只考虑递归调用的次数。这种情况下，递归公式的时间复杂度通常可以表示为递归调用的次数乘以底函数的时间复杂度。

然而，如果递归式的规模较大或涉及复杂的计算操作，我们需要更详细地分析递归过程中的计算量。这可以通过递归树或递归展开的方法来完成。递归树将递归过程可视化为一棵树状结构，其中每个节点表示一次递归调用。通过计算树的高度和每层的计算量，我们可以得到递归过程的总计算量。递归展开则是将递归式展开成一个数学表达式，通过求和等方法得到总计算量。

总之，求解包含底函数的递归公式的时间复杂度Big-Θ需要对递归式进行分析，并考虑底函数的时间复杂度。具体的分析方法可以根据递归式的特点和问题的需求进行选择。