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
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.Θ(n) B.Θ(nlgn) C.Θ(n2) D.Θ(n2lgn) A.16 B.64 C.256 D.1024
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.Θ(n) B.Θ(nlgn) C.Θ(n2) D.Θ(n2lgn) A.16 B.64 C.256 D.1024
A.T(n)=O(1)
B.T(n)=O(n)
C.T(n)=O(n^2)
D.T(n)=O(nlogn)
A.O(logn)
B.O(n)
C.O(nlogn)
D.O(n2logn)
A.O(1)
B.O(log2n)
C.O(n)
D.O(nlog2n)
设 T是n个不等的数构成的数组,现在用分治算法找T的最大数. 先把T从中间划分成两个大小差不多的子数组和,递归地求和的最大数,分别记作和. 比较和,那么输出就是。
以元素比较做基本运算,该算法在最坏情况下的时间复杂度的的递推方程是:
A.
B.
C.
D.
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)+1
B.T(n)=T(n-1)
C.T(n)=2T(n-1)+1
D.T(n)=2T(n-1)-1
A.O(1)
B.O(log2n)
C.O(n)
D.O(nlog2n)
设 T是n个不等的数构成的数组,现在用分治算法找T的最大数. 先把T从中间划分成两个大小差不多的子数组和,递归地求和的最大数,分别记作和. 比较和,那么输出就是。
以元素比较做基本运算,该算法在最坏情况下的时间复杂度的的递推方程是:
A.
B.
C.
D.
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