算法的时间复杂性为O （n*n*n)，设该算法每ms执行一次基本运算，则计算机在1秒钟内可求解的问题长度约为（）。
算法的时间复杂性为O （n*n*n)，设该算法每ms执行一次基本运算，则计算机在1秒钟内可求解的问题长度约为（）。
参考答案和解析
正确
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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
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
算法的主运算如下，其中i的初值为1，s的初值为0，“←”为赋值号。 while i＜n do { for j←1 to n do s←s+a[i,j] i←i*2； 则该算法的时间复杂度为 ( )A．O(2n)B．O(n+log2n)C．O(nlog2n)D．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)
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)
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)
已知有实现同一功能的两个算法，其时间复杂度分别为O（2n）和O（n10），假设现实计算机可连续运算的时间为107秒（100多天），又每秒可执行基本操作（根据这些操作来估算算法时间复杂度）105次。试问在此条件下，这两个算法可解问题的规模（即n值的范围）各为多少？哪个算法更适宜？请说明理由。
问答题已知有实现同一功能的两个算法，其时间复杂度分别为O（2n）和O（n10），假设现实计算机可连续运算的时间为107秒（100多天），又每秒可执行基本操作（根据这些操作来估算算法时间复杂度）105次。试问在此条件下，这两个算法可解问题的规模（即n值的范围）各为多少？哪个算法更适宜？请说明理由。