从数塔的顶层出发在每一个结点可以选择向左走或向右走一直走到最底层要求找出一条路径使得路径上的数值和最大。要求随机生成一个高度为N的数塔N=481632…用蛮力法求解并画出时间随N变化的曲线图。

蛮力法求解数塔问题的基本思路是：从数塔的顶层出发，依次枚举每个结点的左右子结点，计算出从该结点到底层的所有路径中数值和的最大值，最终得到整个数塔的最大路径和。

蛮力法的时间复杂度为O(2^N)，其中N为数塔的高度。因此，随着N的增大，算法的时间复杂度呈指数级增长，难以处理较大规模的数塔。

以下是Python实现蛮力法求解数塔问题的代码：

import random
import time

def generate_tower(height):
    """
    随机生成高度为height的数塔
    """
    tower = []
    for i in range(height):
        row = [random.randint(1, 99) for j in range(i + 1)]
        tower.append(row)
    return tower

def max_path_sum(tower):
    """
    蛮力法求解数塔最大路径和
    """
    height = len(tower)
    if height == 0:
        return 0
    elif height == 1:
        return tower[0][0]
    else:
        left_sum = max_path_sum([row[:-1] for row in tower[1:]])
        right_sum = max_path_sum([row[1:] for row in tower[1:]])
        return tower[0][0] + max(left_sum, right_sum)

# 测试代码
for height in [4, 8, 16, 32]:
    tower = generate_tower(height)
    start_time = time.time()
    max_sum = max_path_sum(tower)
    end_time = time.time()
    print("Height:", height, "Max sum:", max_sum, "Time:", end_time - start_time)

通过运行上述代码，可以得到数塔高度为4、8、16、32时的最大路径和和求解时间。可以发现，随着数塔高度的增大，求解时间呈指数级增长。为了更清楚地反映这种趋势，可以画出时间随N变化的曲线图。以下是Python实现绘制曲线图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

N_list = [4, 8, 16, 32]
time_list = []

for height in N_list:
    tower = generate_tower(height)
    start_time = time.time()
    max_sum = max_path_sum(tower)
    end_time = time.time()
    time_list.append(end_time - start_time)

plt.plot(N_list, time_list)
plt.xlabel("Height of tower")
plt.ylabel("Time (s)")
plt.show()

运行上述代码，可以绘制出时间随N变化的曲线图。该图表明，随着数塔高度的增加，求解时间呈指数级增长，算法的可扩展性很差。因此，需要寻找更高效的算法来解决数塔问题