问题1中伪代码的时间复杂度为(6)(用O符号表示)。
问题1中伪代码的时间复杂度为(6)(用O符号表示)。
相关考题：
● 若对一个链表最常用的操作是在末尾插入结点和删除尾结点，则采用仅设尾指针的单向循环链表（不含头结点）时， （65） 。（65）A. 插入和删除操作的时间复杂度都为O(1)B. 插入和删除操作的时间复杂度都为O(n)C. 插入操作的时间复杂度为O(1)，删除操作的时间复杂度为O(n)D. 插入操作的时间复杂度为O(n)，删除操作的时间复杂度为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 （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)
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)
对n个结点的二叉树进行遍历，错误的说法是( )。A．不同遍历方法的时间复杂度一样B．用中序遍历的方式时间复杂度为O(n)C．后序遍历的空间复杂度为O(n)D．遍历的时间复杂度和空间复杂度都为O(n2)
● 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)
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)
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。
填空题对用邻接矩阵表示的图进行任一种遍历时，其时间复杂度为（），对用邻接表表示的图进行任一种遍历时，其时间复杂度为（）。