问答题给定一个由n个数组成的序列，要求该序列的最长单调上升子序列，请设计对应的算法并分析其时间复杂度，如果时间复杂度劣于O（nlogn）的，将其优化为O（nlogn）时间复杂度的算法。
问答题
给定一个由n个数组成的序列，要求该序列的最长单调上升子序列，请设计对应的算法并分析其时间复杂度，如果时间复杂度劣于O（nlogn）的，将其优化为O（nlogn）时间复杂度的算法。
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●下面算法是实现对n个整数的序列进行选择排序，其中序列的"长度"n为问题的规模。该算法的时间复杂度为 (23) 。void select_sort(int a[]，int n){//将a中整数序列重新排列成从小到大有序的整数序列for(i=0；in-1；++i){j=i；for(k=i+1；kn；++k)if(a[k]a[j])j=k；if(j!=i){w=a[j]；a[j]=a[i]；a[i]=w；}}//select- sort(23) A．O(n3)B．O(n2)C．O(n)D．O(n4)
对于求取两个长度为n的字符串的最长公共子序列(LCS)问题，利用(57)策略可以有效地避免子串最长公共子序列的重复计算，得到时间复杂度为O(n2)的正确算法。串＜1，0，0，1，0，1，0，1，＞和＜0，1，0，1，1，0，1，1，＞的最长公共子序列的长度为(58)。A．分治B．贪心C．动态规划D．分支一限界
关于排序算法的以下说法，错误的是()A.归并排序的平均时间复杂度O(nlogn)，最坏时间复杂度O(n^2)B.堆排序平均时间复杂度O(nlogn)，最坏时间复杂度O(nlogn)C.冒泡排序平均时间复杂度O(n^2)，最坏时间复杂度O(n^2)D.快速排序的平均时间复杂度O(nlogn)，最坏时间复杂度O(n^2)
编写算法,对n个关键字取整数值的记录序列进行整理,以使所有关键字为负值的记录排在关键字为非负值的记录之前,要求: ① 采用顺序存储结构,至多使用一个记录的辅助存储空间; ② 算法的时间复杂度为O(n)。
下面算法是实现对n个整数的序列进行选择排序，其中序列的“长度”n为问题的规模。该算法的时间复杂度为(11)。 void select_sort(int a[]，int n){ //将a中整数序列重新排列成从小到大有序的整数序列 for(i=0；i＜n-1；++i){ j=i； for(k=i+1；k＜n；++k)if(a[k]＜a[j])j=k； if(j!=i){w=a[j]；a[j]；a[i]；a[i]=w} )//select_sortA．O(n2)B．O(n3)C．O(n4)D．O(n)
对于求取两个长度为n的字符串的最长公共子序列问题，利用(41)策略可以有效地避免子串最长公共子序列的重复计算，得到时间复杂度为O(n2)的正确算法。A．贪心B．分治C．分支-限界D．动态规划
对于求取两个长度为n的字符串的最长公共子序列(LCS)问题，利用(24)策略可以有效地避免子串最长公共子序列的重复计算，得到时间复杂度为O(n2)的正确算法。串 ＜1，0，0，1，O，1，0，1＞和＜0，1，0，1，1,0,1，1＞的最长公共子序列的长度为(25)。A．分治B．贪心C．动态规划D．分支—限界
某个应用中，需要对输入数据进行排序，输入数据序列基本有序(如输入为1,2,5,3,4,6,8,7)。在这种情况下，采用( )排序算法最好，时间复杂度为(请作答此空)。A.O(n)B.O(nlgn)C.O(n^2)D.O(n^2lgn)
求解两个长度为n的序列X和Y的一个最长公共子序列（如序列ABCBDAB和BDCABA的一个最长公共子序列为BCBA）可以采用多种计算方法。如可以采用蛮力法，对X的每一个子序列，判断其是否也是Y的子序列，最后求出最长的即可，该方法的时间复杂度为（ ）。经分析发现该问题具有最优子结构，可以定义序列长度分别为i和j的两个序列X和Y的最长公共子序列的长度为c[i,j]，如下式所示。采用自底向上的方法实现该算法，则时间复杂度为（请作答此空）A.O（n^2）B.O（n^21gn）C.O（n^3）D.O（n2^n）
给出一个由n个数组成的序列A[1…n]，要求找出它的最长单调上升子序列，设m[i]（1≤i≤n），表示以A[i]结尾的最长单调上升子序列的长度，则m[1]=1，m[i]（1A、m[i]=1+max{0，m[k]（A[k]A[i]，1≤ki）}B、m[i]=1+m[k]（k=i-1i1）C、m[i]=1+max{0，m[k]（A[k]≤A[i]，1≤ki）}D、m[i]=max{0，m[k]（A[k]A[i]，1≤ki）}
已知序列X={x1，x2，…，xm}，序列Y={y1，y2，…，yn}，使用动态规划算法求解序列X和Y的最长公共子序列，其最坏时间复杂度为（）。A、O（m*n）B、O（m+n）C、O（m*2n）D、O（n*2m）
单选题已知序列X={x1，x2，…，xm}，序列Y={y1，y2，…，yn}，使用动态规划算法求解序列X和Y的最长公共子序列，其最坏时间复杂度为（）。AO（m*n）BO（m+n）CO（m*2n）DO（n*2m）
单选题插入排序是一种简单实用的工具，在对数组排序时，我们可能用二分查找，对要插入的元素快速找到在已经排好元素序列中的位置。下面的描述中正确的是（）。A二分查找的时间复杂度为O（lgN），因此排序的时间复杂度为O（N*lgN）B二分查找的时间复杂度为O（N），因此排序的时间复杂度为O（N*lgN）C二分查找的时间复杂度为O（lgN），因此排序的时间复杂度为O（N*N）D二分查找的时间复杂度为O（N），因此排序的时间复杂度为O（N*N）
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。
单选题从n个数中选取最大元素（）。A基本操作是数据元素间的交换B算法的时间复杂度是O（n）C算法的时间复杂度是O（n2）D需要进行（n+1）次数据元素间的比较