某个算法的时间复杂度递归式T(n)=T(n-1)+n，其中n为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（62），若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加（63）倍。 A.O(n)B.O(nlgn)C.O(n2)D.O(n2lgn)
某个算法的时间复杂度递归式T(n)=T(n-1)+n，其中n为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（62），若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加（63）倍。
A.O(n)
B.O(nlgn)
C.O(n2)
D.O(n2lgn)
B.O(nlgn)
C.O(n2)
D.O(n2lgn)
参考解析
解析：对于递归式，假设T(1)=1，则：
T(n)=T(n-1)+n
=T(n-2)+n-1+n
=T(n-3)+n-2+n-1+n
=1+2+…+n-1+n
=n(n+1)/2
可见，时间复杂度为O(n2)。若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加了162=256倍。
T(n)=T(n-1)+n
=T(n-2)+n-1+n
=T(n-3)+n-2+n-1+n
=1+2+…+n-1+n
=n(n+1)/2
可见，时间复杂度为O(n2)。若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加了162=256倍。
相关考题：
某算法的时间复杂度表达式为T(n)=an2+bnlgn+cn+d，其中，n为问题的规模，a、b、c和d为常数，用O表示其渐近时间复杂度为( )。A．(n2)B．O(n)C．O(nlgn)D．O(1)
下面算法的时间复杂度为(34)。 int f(unsigned int n){ if(n＝0||n＝＝1)return 1； else return n*f(n-1)； }A．O(1)B．O(n)C．O(n2)D．O(n!)
对n个基本有序的整数进行排序，若采用插入排序算法，则时间和空间复杂度分别为（62）；若采用快速排序算法，则时间和空间复杂度分别为（63）。A.O（n2）和O（n）B.O（n）和O（n）C.O（n2）和O（1）D.O（n）和O（1）
计算N!的递归算法如下，求解该算法的时间复杂度时，只考虑相乘操作，则算法的计算时间T(n)的递推关系式为(55)；对应时间复杂度为(56)。int Factorial (int n){//计算n!if(n＜=1)return 1;else return n * Factorial(n-1);}(62)A．T(n)=T(n-1)+1B．T(n)=T(n-1)C．T(n)=2T(n-1)+1D．T(n)=2T(n-1)-1
在某个算法时间复杂度递归式T(n)=T(n-1)+n，其中n为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（ ），若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加（ ）倍。A.(n) B.(nlgn) C.(n2) D.(n2lgn) A.16 B.64 C.256 D.1024
某个算法的时间复杂度递归式T(n)=T(n-1)+n，其中n为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（62），若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加（63）倍。A.16B.64C.256D.1024
某个算法的时间复杂度递归式T（n）=T（n-1）+n，其中n为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（ ），若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加（请作答此空）倍。A.16B.64C.256D.1024
已知算法A的运行时间函数为T（n）=8T（n/2）+n2，其中n表示问题的规模，另已知算法B的运行时间函数为T（n）=XT（n/4）+n2，其中n表示问题的规模。对充分大的n，若要算法B比算法A快，则X的最大值为（ ）。A.15B.17C.63D.65
某个算法的时间复杂度递归式T（n）=T（n-1）+n，其中n为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（请作答此空），若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加（ ）倍。A.O（n）B.O（nlgn）C.O（n2）D.O（n2lgn）
设某算法的计算时间表示为递推关系式T（n）＝T（n-1）+n（n＞O）及T（0）＝1，则该算法的时间复杂度为（ ）。A.O（lgn）B.O（nlgn）C.O（n）D.O（n^2）