填空题设待处理问题的规模为n,若一个算法的时间复杂度为一个常数,则表示成数量级的形式为(),若为n*log25n,则表示成数量级的形式为()。

填空题
设待处理问题的规模为n,若一个算法的时间复杂度为一个常数,则表示成数量级的形式为(),若为n*log25n,则表示成数量级的形式为()。

参考解析

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相关考题:

若一个算法中的语句频度之和为T(n)=3720n+4nlogn,则算法的时间复杂度为 O(n)。() 此题为判断题(对,错)。

设某算法的计算时间可用递推关系式T(n)=2T(n/2)+n表示,则该算法的时间复杂度为(59)。A.O(1gn)B.O(nlgn)C.O(n)D.O(n2)

● 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 (63)。(63)A. O(n2) B. O (n) C. O (n1gn) D. O (1)

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)

若一个算法的时间复杂度为(n2+2n-3)/(2n),其数量级表示为______。

一个算法的时间复杂性通常用数量级形式表示,当一个算法的时间复杂性与问题的规模n无关时,则表示为 【】

● 设某算法的计算时间表示为递推关系式T(n)= T(n-1) + n (n0) 及T(0)=1,则该算法的时间复杂度为 (65) 。

● 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)

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(65)。A.O(lgn)B.O (nlgn)C.O(n)D.O(n2)

设长度为n的链队列用单循环链表表示,若只设头指针,则入队操作的时间复杂度为_______。A.O(1)B.O(log2n)C.O(n)D.O(n2)

设某算法的计算时间可用递推关系式T(n)=2T(n/2)+n表示,则该算法的时间复杂度为(1)。A.O(lgn)B.O(nlgn)C.O(n)D.O(n2)

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 ( ) ,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

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)

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

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,则该算法的时间复杂度为( )A.θ(n)B.θ(nlgn)C.θ(n2)D.θ(n3)

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

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)

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)

设待处理问题的规模为n,若一个算法的时间复杂度为一个常数,则表示成数量级的形式为(),若为n*log25n,则表示成数量级的形式为()。

一个算法的时间复杂度为(3n2+2nlog2n+4n-7)/(5n),其数量级表示为()。

一个算法的时间复杂度为(n+nlog2n+14n)/n,其数量级表示为()。

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。

单选题设一个广义表中结点的个数为n,则求广义表深度算法的时间复杂度为()。AO(1)BO(n)CO(n2)DO(log2n)

填空题一个算法的时间复杂度为(3n2+2nlog2n+4n-7)/(5n),其数量级表示为()。

填空题设待处理问题的规模为n,若一个算法的时间复杂度为一个常数,则表示成数量级的形式为(),若为n*log25n,则表示成数量级的形式为()。

填空题一个算法的时间复杂度为(n+nlog2n+14n)/n,其数量级表示为()。