设问题规模为n时，某递归算法的时间复杂度记为T（n)，已知T（1)=1, T（n)=2T（n/2)+n/2，用O表示的时间复杂度为（)A．O(logn)B．O(n)C．O(nlogn)D．O(n2logn)
设问题规模为n时，某递归算法的时间复杂度记为T（n)，已知T（1)=1, T（n)=2T（n/2)+n/2，用O表示的时间复杂度为（)
A．O(logn)
B．O(n)
C．O(nlogn)
D．O(n2logn)
参考答案和解析
0(N1ogN)
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)
● 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)
计算N!的递归算法如下，求解该算法的时间复杂度时，只考虑相乘操作，则算法的计算时间T(n)的递推关系式为(55)；对应时间复杂度为(56)。int Factorial (int n){//计算n!if(n＜=1)return 1;else return n * Factorial(n-1);}(62)A．T(n)=T(n-1)+1B．T(n)=T(n-1)C．T(n)=2T(n-1)+1D．T(n)=2T(n-1)-1
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所做的计算为主要计算，且Move为常数级算法。则算法F的计算时间T(n)的递推关系式为(9)；设算法Move的计算时间为k，当 n=4时，算法F的计算时间为(10)。A．T(n)=T(n-1)+1B．T(n)=2T(n-1)C．T(n)=2T(n-1)+1D．T(n)=2T(n+1)+1
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)
T（n）表示当输入规模为n时的算法效率，以下算法效率最优的是（）A、T（n）=T（n–1）+1，T（1）=1B、T（n）=2n2C、T（n）=T（n/2）+1，T（1）=1D、T（n）=3nlog2n
单选题T（n）表示当输入规模为n时的算法效率，以下算法效率最优的是（）AT（n）=T（n–1）+1，T（1）=1BT（n）=2n2CT（n）=T（n/2）+1，T（1）=1DT（n）=3nlog2n
单选题时间复杂度记为：T（n）=O（f（n））；其中n是（）。A函数B问题的规模C渐近符号D规模的函数