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。
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设S为C语言的语句，计算机执行下面算法时，算法的时间复杂度为（）。for（i=n-1；i>=0；i--）for（j=0；j
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1. 编写算法，对 n 个关键字取整数值的记录序列进行整理，以使所有关键字为负值的记录排在关键字为非负值的记录之前，要求： (1) 采用顺序存储结构，至多使用一个记录的辅助存储空间； (2) 算法的时间复杂度为 O(n); void Divide(int a[ ],int n)// 把数组 a 中所有值为负的记录调到非负的记录之前 { low=0;high=n-1; while ( ) { while(low=0) high--; // 以 0 作为虚拟的枢轴记录 a[low]
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递归函数 f (n) = f (n－1) + n (n >1) 的递归体是( )
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“递归”与递推式一样，都是自递推基础计算起，由前项(第n-1项)计算后项(第n项)，直至最终结果的获得。
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1.编写算法，对n个关键字取整数值的记录序列进行整理，以使所有关键字为负值的记录排在关键字为非负值的记录之前，要求：(1)采用顺序存储结构，至多使用一个记录的辅助存储空间；(2)算法的时间复杂度为O(n);void Divide(int a[ ],int n)//把数组a中所有值为负的记录调到非负的记录之前{low=0;high=n-1;while( ){while(low=0) high--; //以0作为虚拟的枢轴记录a[low]a[high];while(lowa[high];}}//Divide
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求以下算法的时间复杂度 x=n; //n>1 y=0; while (y
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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_________。
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7、下面的递归函数时间复杂度是O（1) int fact（int n) { if（n＜=1)return 1; else return n*fact（n-1); }
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假设某算法的计算时间可用递推关系式T（n)=2T（n/2)+n，T（1)=1表示，则该算法的时间复杂度为（)A.O（lo
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设A和B是两个单链表，其表中元素有序递增。请分析算法的时间复杂度。其时间复杂度为（40)。A．O（re+n-1
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算法的时间复杂性T（n)，可以通过计算算法基本语句的执行次数来获得。分析下列程序的时间复杂性。 （10) K = 0； （20) I = 2； （30) While （I＜=8) （40) { k="K" + i； （50) i="I" 2；}＞ A、O（n)；
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试说明简单子串搜索算法在最坏情况下的计算时间复杂性为O（m（n-m+1)).
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递归函数f（n)=f（n-1)+n（n＞1)的递归体是（)
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估算下列程序段所代表算法的时间复杂度。 程序段： t=1; m=0; for（k=1; k＜=n; k++) { t=t*2； for（j=t; j＜=n; j++) m++; }
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在n（n＞1)个运算的顺序表中，算法时间复杂度为O（1)的运算是（)。
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2、以下算法是某个重要算法的一个版本，阅读后请求出该算法的时间效率，同时分析该算法有哪些重要缺陷，该如何弥补。 算法 GE（A[0..n-1,0..n-1]) for iß0 to n-2 do for jßi+1 to n-1 do for kßn downto i do A[j,k]ßA[j,k]-A[I,k]*A[j,i]/A[I,i]
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编写一个递归算法，从大到小输出二叉搜索树中所有值不小于x的关键码。要求算法的时间复杂度为O（log<sub>2</sub>n+m)，n为树中结点数，m为输出的关键码个数。
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已知算法A的运行时间函数为T（n）=8T（n/2）+n2，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（）
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考查最大元素问题：从n个整数中找出最大者。a)试分别采用迭代和递归两种模式设计算法，在线性时间内解决该问题;b)用C++语言实现你的算法，并分析它们的复杂度。
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在进行算法设计和分析时，经常需要借助一些数据工具，如序列求和、递归议程求解等，如1+2+3+...+n-1，可以使用（)求解
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求自然数1到n的和的递归定义如下： sum（1)=1 若n=1 sum（n)=sum（n-1)+n； 若n＞1 下列定义的方法的功能是用递归的算法完成自然数1到n的累加和，请补充程序。 int sum （int num if（num = =1)return1; else return 【9】
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11、在数组A[0..n-1]中查找给定值K的算法大致如下： i=n-1; while（i>=0 && （A[i]!=k)) i--; return i; 该算法的时间复杂度为（）。
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某算法计算时间表示为递推关系式: T（N）=N+T（N/2） , 则该算法时间复杂度为（）
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设某算法的时间复杂度函数的递推方程是 T（n） = T（n - 1） + n（n 为正整数）及 T（0） = 1，则该算法的时间复杂度为（）
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