当我们需要找到最佳解决方案或最优路径时，通常会出现两个常见的时间复杂度函数，即N2^N和NN。以下是N2^N和NN时间复杂度的简单示例：

N*2^N 时间复杂度

def complex_func(n): for i in range(2**n): for j in range(n): print(i, j)

N*N 时间复杂度

def complex_nested(n): for i in range(n): for j in range(n): print(i, j)

通过以上例子我们可以发现，NN的复杂度函数更快，因为在循环中的操作次数是N的平方，而N2^N复杂度函数中的操作次数是N的指数。因此，我们需要避免使用N*2^N时间复杂度函数，除非确实需要这种算法来满足需求。

同时，我们也可以通过反向计算算法时间复杂度的方式来避免使用N*2^N复杂度函数。这种方法需要注意，因为在大数据处理时可能会导致程序运行时间的增加。

需要注意的是，在某些情况下，可能无法避免使用N*2^N时间复杂度函数。在这种情况下，您可以试着缩小问题的规模或尝试使用高性能的数据结构和算法。