0/1背包问题的时间复杂度为O（n2^n）
0/1背包问题的时间复杂度为O（n2^n）
参考答案和解析
对
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● 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)
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!)
下列程序的时间复杂度为( )。 for (i=l；i＜2n；i++) { y++； for(j=0；j＜a3n；j++) x++； }A．0(n-1)B．O(2n)C．0(n2)D．O(log2n)
算法的主要运算如下： While i＜n do { s=0； While s＜n do { s=s+1； } i=i+1； } 其中i的初值为0，s初值为0，“=”为赋值号。该算法的时间复杂度为()A．O(2n)B．O(n+log2n)C．O(nlog2n)D．O(n2)
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.O(n)B.O(nlgn)C.O(n2)D.O(n2lgn)
0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为（）A、O（n2n）B、O（nlogn）C、O（2n）D、O（n）