O(3^n)仍然可以写作O(2^n)吗？

不可以，因为O(3^n)和O(2^n)表示的是不同的时间复杂度。在大O表示法中，3^n和2^n表示的是指数级增长的函数，但是基数不同。具体的解决方法是根据问题的实际情况，选择正确的时间复杂度表示。

以下是一个示例代码，展示了O(3^n)和O(2^n)的不同增长速度：

def func1(n):
    if n <= 0:
        return
    func1(n-1)
    func1(n-1)
    func1(n-1)

def func2(n):
    if n <= 0:
        return
    func2(n-1)
    func2(n-1)

# 测试O(3^n)的代码
print("O(3^n)的时间复杂度：")
for i in range(1, 5):
    start_time = time.time()
    func1(i)
    end_time = time.time()
    elapsed_time = end_time - start_time
    print(f"n={i}，耗时：{elapsed_time}秒")

# 测试O(2^n)的代码
print("O(2^n)的时间复杂度：")
for i in range(1, 5):
    start_time = time.time()
    func2(i)
    end_time = time.time()
    elapsed_time = end_time - start_time
    print(f"n={i}，耗时：{elapsed_time}秒")

运行以上代码，可以观察到O(3^n)的代码比O(2^n)的代码耗时更长，因为O(3^n)的增长速度更快。