算法的时间复杂度(19个结果)

最佳答案：n就是问题的规模,因此A答案不对,答案是C,时间复杂度就是执行时间,O代表同数量级,至于答案B,则是C中包含的特例,一般O(n^2)得算法并不一定是执行时间等于

最佳答案：时间复杂度的是O（n的开方）y++的次数是 n的开方-1

最佳答案：如果没有给出T(0)的值的话，这个算法是没有尽头的……虽然我们可以手算出T(0) = 0，但是计算机没这个本事，它只会一遍遍的求T(0) = 2 * T(0)

最佳答案：应该要吧.因为既然是O(m*n),那就应该是嵌套循环.那m和n代表不一样.可能是for(i=0;i

最佳答案：解析：由时间代价严格推出时间复杂度比较复杂,对于这种题,可用特例验证,不过需要注意的是特例不能取太少,至少n取到5,这样规律基本就可以确定了.T(1)=1T(2

最佳答案：一个循环 O（n）的复杂度呀

最佳答案：一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多.一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n).T(n

最佳答案：1、时间复杂度（1）时间频度一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个

最佳答案：问题规模：就是指你算法中所涉及的局部来看数据量大的大小.如：求100以内还是1000以内的素数.算法的执行速度,表现为算法的时间复杂度.其中时间复杂度还与算法的

最佳答案：kruskal算法的时间复杂度主要由排序方法决定,其排序算法只与带权边的个是一个含有 n 个顶点的连通网,TV 是 WN 上最小生成树中顶点的集合,TE

最佳答案：当n趋于无穷大时，其极限就是log2n，所以记为O(log2n)

最佳答案：估计你的代码是这样的吧：void B(int *s, int *q){int *p;p = s;while（p->next != q)p = p->next;p

最佳答案：1.2.B3.A4.A5.B6.C7.8.D9.2的（i-1）10.A11.C12.D13.14.C15.C16log2n17.n-i+118O(1)19队尾2

最佳答案：这几个都是很经典的题目,书上或百度上可以找到答案的,没太大难度吧.第一第二问都要用到一个并查集的概念,就是用来查询两个点是否属于同一个集合.第三问就是对于无向图

最佳答案：数量级估算只取最高阶的,因为越往后面走,n^2比n增加的越快当n足够大的时候,n相比n^2就忽略不计了这个应该是高中会学到的吧

最佳答案：首先要理解几个概念：【概念】Tn ：一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度，记为T(n)。n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化

最佳答案：1）时间频度一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多

最佳答案：O（logn）

最佳答案：一般来说10^8,保险起见10^6O(n) 的话就是10^8,保险起见10^6O(n^2) 的就是10^4,保险起见10^3etc.当然,每种算法的时间常数不同