判断题在算法时间复杂度中,O(n3)表示平方阶A对B错

判断题
在算法时间复杂度中,O(n3)表示平方阶
A

B


参考解析

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相关考题:

某算法的时间复杂度可用递归式[*],表示,若用[*]表示该算法的渐进时间复杂度的紧致界,则正确的是(62)。A.(nlg2n)B.(nlgn)C.(n2)D.(n3)

在一个元素个数为N的数组里,找到升序排在N/5位置的元素的最优算法时间复杂度是()A.O(n)B.O(nlogn)C.O(n(logn)2)D.O(n3/2)

对n个关键字作快速排序,在最坏情况下,算法的时间复杂度是()。 A.O(n)B、O(n2)C、O(nlog2n)D、O(n3)

对有n个记录的表作快速排序,在最坏情况下,算法的时间复杂度是()A. O(n)B. O(n2)C. O(nlog2n)D. O(n3)

某算法的语句执行频度为(n2log2n+n3+8),其时间复杂度表示()。 A、O(n)B、O(n2log2n)C、O(n3)D、O(log2n)

某算法的语句执行频度为(3n2logn+n3+8),其时间复杂度是O(n3)() 此题为判断题(对,错)。

下面的时间复杂度按数量级递增的顺序排列,正确的是注释从功能上可以分为()。 A、平方阶O(n2),对数阶O(log2n),指数阶O(2n)B、线性对数阶O(nlog2n),指数阶O(2n),立方阶O(n3)C、常数阶O(1),线性阶O(n),指数阶O(2n)D、k次方阶O(nk),指数阶O(2n),对数阶O(log2n)

求有向图G=(V,E)中每一对顶点间的最短路径,用Dijkstra算法和弗罗伊德算法,时间复杂度都是O(n3)。() 此题为判断题(对,错)。

在图采用邻接表存储时,求最小生成树的Prim算法的时间复杂度为()。A.O(n)B.O(n+e)C.O(n2)D.O(n3)

● 若某算法在问题规模为 n 时,其基本操作的重复次数可由下式表示,则该算法的时间复杂度为 (64) 。(64)A. O(n) B. O(n2) C. O(logn) D. O(nlogn)

若n表示问题的规模、O(f(n))表示算法的时间复杂度随n变化的增长趋势,则算法时间复杂度最小的是(59)。A.O(n2)B.O(n)C.O(logn)D.O(nlogn)

若目标串的长度为n,模式串的长度为[n/3],则执行模式匹配算法时,在最坏情况下的时间复杂度是( )。A.O(1)B.O(n)C.O(n2)D.0(n3)

求最短路径的FLOYD算法的时间复杂度为(16)。A.O(n)B.O(n+e)C.O(n2)D.O(n3)

数据结构里,在算法时间复杂度中,O(nn)表示()。A、常数阶B、线性阶C、平方阶D、立方阶

数据结构中,时间复杂度中,O(1)表示:()。A、常数阶B、线性阶C、平方阶D、立方阶

数据结构里,在算法时间复杂度中,O(log2n)属于()。A、常数阶B、线性阶C、平方阶D、对数阶

数据结构里,时间复杂度低于平方阶的是()。A、O(1)B、O(n)C、O(log2n)D、O(nlog2n)

算法的时间复杂度数量级包括()。A、线性阶O(n)B、平方阶O(nn)C、立方阶O(nnn)D、对数阶O(log2n)

对n个关键字作快速排序,在最坏情况下,算法的时间复杂度是()。A、O(n)B、O(n2)C、O(nlog2n)D、O(n3)

常见的算法时间复杂度用大O记号表示为:常数阶()、对数阶()、线性阶()、平方阶()和指数阶()。

在算法时间复杂度中,O(n3)表示平方阶

问答题我们通常采用大O形式来表示算法的时间复杂度。例如,在一个长度为n的顺序表中顺序查找一个数据元素的过程的时间复杂度为O(n),其中,n表示问题的规模。那么,O(1)表示什么?请举出一个例子加以说明。

单选题数据结构里,在算法时间复杂度中,O(log2n)属于()。A常数阶B线性阶C平方阶D对数阶

多选题算法的时间复杂度数量级包括()。A线性阶O(n)B平方阶O(nn)C立方阶O(nnn)D对数阶O(log2n)

单选题数据结构中,时间复杂度中,O(1)表示:()。A常数阶B线性阶C平方阶D立方阶

单选题数据结构里,在算法时间复杂度中,O(n)表示()。A常数阶B线性阶C平方阶D立方阶

填空题常见的算法时间复杂度用大O记号表示为:常数阶()、对数阶()、线性阶()、平方阶()和指数阶()。