递归算法的时间复杂度可以通过递归树来计算。递归树是一个树形结构，表示递归算法的执行过程。树的根节点表示原始问题，每个节点表示递归调用的一次子问题，叶子节点表示递归结束的情况。
对于每个节点，我们需要计算它的时间复杂度。假设一个节点的问题规模为n，它会产生k个子问题，每个子问题的规模为n/m，其中m是一个常数。那么这个节点的时间复杂度可以表示为：
T(n) = k * T(n/m) + O(f(n))
其中T(n/m)表示子问题的时间复杂度，O(f(n))表示除了子问题之外的其他操作的时间复杂度，k是一个常数。
根据这个公式，我们可以画出递归树，并计算每个节点的时间复杂度。最终的时间复杂度就是所有节点的时间复杂度之和。
需要注意的是，递归算法的时间复杂度可能会受到递归深度的限制。如果递归深度太大，程序可能会出现栈溢出等问题。因此，在设计递归算法时，需要考虑递归深度的限制，尽可能减少递归深度。
