算法的时间复杂性，可以表达为关于问题规模n的一个函数T（n)，T（n)可以用大O表示法来处理。问T（n)=O（f（n))是什么意思？正确的是_________。A．T(n)是与f(n)同数量级的函数B．T(n)是关于f(n)的一个函数C．T(n)是将函数f(n)代入O(x)中所形成的新函数D．T(n)是依据f(n)计算出来的
算法的时间复杂性，可以表达为关于问题规模n的一个函数T（n)，T（n)可以用大O表示法来处理。问T（n)=O（f（n))是什么意思？正确的是_________。
A．T(n)是与f(n)同数量级的函数
B．T(n)是关于f(n)的一个函数
C．T(n)是将函数f(n)代入O(x)中所形成的新函数
D．T(n)是依据f(n)计算出来的
参考答案和解析
指根据该算法编写的程序在运行过程中，从开始到结束所需要的时间。;通常以算法的元操作重复执行的次数作为算法的时间度量。
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)
T(n)=O(f(n))中，函数O()的正确含义为A.T(n)为f(n)的函数B.T(n)为n的函数C.存在足够大的正整数M，使得T(n)≤M×f(n)D.存在足够大的正整数M，使得M×f(n)≤T(n)
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
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)
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