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令n为问题规模，其中解决本问题的三个算法称为A,B,C，他们需要的总运算次数分别是： A: 96+108n+24n^2+12n^3 B: 16n+48n^3 C: 10080+168n+7n^2*log（n) 三个算法的时间复杂度的大O级别中，以下表述正确的有：
A．A算法和B算法的时间复杂度相同
B．B算法比A算法的时间复杂度更大
C．C算法的时间复杂度最大
D．C算法的时间复杂度最小
E．A算法比B算法的时间复杂度更大
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更多 “令n为问题规模，其中解决本问题的三个算法称为A,B,C，他们需要的总运算次数分别是： A: 96+108n+24n^2+12n^3 B: 16n+48n^3 C: 10080+168n+7n^2*log（n) 三个算法的时间复杂度的大O级别中，以下表述正确的有：A．A算法和B算法的时间复杂度相同B．B算法比A算法的时间复杂度更大C．C算法的时间复杂度最大D．C算法的时间复杂度最小E．A算法比B算法的时间复杂度更大” 相关考题
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)
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( )。A．(n2)B．O(n)C．O(nlgn)D．O(1)
考题
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
考题
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)
考题
● 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)
考题
算法的主要运算如下： While i＜n do { s=0； While s＜n do { s=s+1； } i=i+1； } 其中i的初值为0，s初值为0，“=”为赋值号。该算法的时间复杂度为()A．O(2n)B．O(n+log2n)C．O(nlog2n)D．O(n2)
考题
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
考题
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.16
B.64
C.256
D.1024
考题
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)
考题
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.16
B.64
C.256
D.1024
考题
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.15
B.17
C.63
D.65
考题
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)
考题
问答题我们通常采用大O形式来表示算法的时间复杂度。例如，在一个长度为n的顺序表中顺序查找一个数据元素的过程的时间复杂度为O（n），其中，n表示问题的规模。那么，O（1）表示什么？请举出一个例子加以说明。
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