36、常数阶算法的运行时间与规模n无关。
36、常数阶算法的运行时间与规模n无关。
参考答案和解析
正确
相关考题：
● 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)
A算法的时间复杂度为O(n^3),B算法的时间复杂度为O(2n),则说明()。 A对于任何的数据量，A算法的时间开销都比B算法小B随着问题规模n的增大，A算法比B算法有效C随着问题规模n的增大，B算法比A算法有效D对于任何数据量，B算法的时间开销都比A算法小
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)
设求解某问题的递归算法如下： F(int n){ if n==1{ Move(1); } else{ F(n-1); Move(n); F(n-1); } } 求解该算法的计算时间时，仅考虑算法Move所进行的计算为主要计算，且Move为常数级算法，设算法Move的计算时间为k，当n=5时，算法F的计算时间为(42)。A．7kB．15kC．31kD．63k
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，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
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)
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（）。