已知：当n大于1时，T(n)=2T(n-1)+3;当n等于1或0时，T(n)=1；写一个求解T(n)的递归算法，并将它转化为非递归算法。内容包括问题分析，算法思想，数据结构说明，伪代码描述。

### 回答1：
题目分析:

题目给出的是一个递归公式 T(n)=2T(n-1)+3, 当n大于1时，T(n)=1当n等于1或0时。因此我们可以考虑使用递归算法来求解 T(n)。

算法思想:

由于题目给出的是一个递归公式，因此我们可以使用递归算法来求解 T(n)。我们需要设计一个函数 solve(n)，在函数内部使用递归的思想来计算 T(n)。

在递归过程中，我们需要判断 n 的值是否为 0 或者 1。如果是，则直接返回 1；否则，调用递归函数 solve(n-1)，并将结果乘以 2 再加上 3 返回。

数据结构说明:

我们可以使用一个整型变量 n 来存储当前的数字。

伪代码描述:

def solve(n: int) -> int:
    if n == 0 or n == 1:
        return 1
    else:
        return 2 * solve(n - 1) + 3

将递归算法转化为非递归算法:

我们可以使用循环的方式来将递归算法转化为非递归算法。我们可以使用一个循环变量 i 来模拟递归的过程，并使用一个变量 result 来存储最终的结果。

伪代码描述:

def solve(n: int) -> int:
    result = 1
    for i in range(2, n + 1):
        result = 2 * result + 3
    return result

### 回答2：
问题分析：
已知递归关系式T(n)=2T(n-1)+3，当n等于1或0时，T(n)=1。当n大于1时，T(n)可以通过递归算法求解。为了转化为非递归算法，可以使用迭代的方式代替递归。

算法思想：
递归算法中，每次递归调用T(n-1)，直到n为1或0时返回1。非递归算法使用迭代的方式，从n开始循环递减，每次计算T(i-1)并更新T(i)，直到n为1或0时结束。

数据结构说明：
使用一个变量T表示序列的值，并在循环中更新它，用来保存计算中的结果。

伪代码描述：
递归算法：
函数 T(n):
若 n==1 或 n==0，则返回1
否则，返回 2*T(n-1)+3

非递归算法：
函数 NonRecursiveT(n):
若 n==1 或 n==0，则返回1
否则：
初始化变量T=1
循环 i 从 2 到 n：
计算 T=2*T+3
返回 T

其中n表示要计算的项数。

以上算法可以求解T(n)，分别使用递归和非递归两种方式。对于较大的n，非递归算法更加高效。

### 回答3：
问题分析：
根据题目描述，我们需要求解给定递推式T(n)，其中n大于0。当n大于1时，T(n)=2T(n-1) + 3；当n等于1或0时，T(n)=1。我们需要设计一个递归算法来求解T(n)，然后将其转化为非递归算法实现。

算法思想：
通过观察递推式的规律，我们可以发现T(n)的计算依赖于T(n-1)。基于此，我们可以使用递归的方式来计算T(n)。

数据结构说明：
在递归算法中，我们只需要使用一个变量n来表示当前要计算的T(n)的值。在非递归算法中，为了实现循环计算，我们使用一个变量result来保存中间结果。

伪代码描述：
递归算法：
1. 如果n等于0或1，返回1
2. 否则，返回2 * T(n-1) + 3

非递归算法：
1. 初始化变量n为给定的n的值
2. 初始化变量result为1
3. 如果n大于1，执行循环：
3.1. 令result = 2 * result + 3
3.2. 令n = n - 1
4. 返回result

以上就是求解T(n)的递归算法和非递归算法的问题分析、算法思想、数据结构说明和伪代码描述。