斐波那契数列是一个经典的数列，其中每一项是前两项的和，定义为：
[ F(n) = F(n-1) + F(n-2) ]
其中，( F(0) = 0 ) 和 ( F(1) = 1 )。
对于计算斐波那契数列的第 ( n ) 项，如果使用简单的递归方法，其时间复杂度是指数级的，因为每次递归调用都会产生两个新的调用，直到达到基本情况 ( F(0) ) 或 ( F(1) )。这意味着对于第 ( n ) 项，递归调用的次数大约是 ( 2^n )。
然而，这种简单的递归方法非常低效，因为它会重复计算很多项。一个更高效的方法是使用动态规划（DP）或者记忆化搜索（Memoization），这样可以将时间复杂度降低到 ( O(n) )，并且递归调用的次数也会相应减少。
如果我们考虑一个更高效的算法，例如使用动态规划，那么递归调用的次数将不再是指数级的，而是线性的，即最多 ( n ) 次。这是因为每个状态（即每个斐波那契数）只计算一次，并且存储结果以供后续使用。