計算下面算法的時間復(fù)雜度()。
t=1;m=0;
for(k=1;k< =n;k++)
{t=t*2;
for(j=t;j< =n;j++)
m++;}
A.O(n2)
B.O(logn)
C.O(n logn)
D.O(n)
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計算下面算法的時間復(fù)雜度()。
for(k=1;k< =n;k++)
for(j=1;j< =k;j++)
s=s+j;}
A.O(n)
B.O(logn)
C.O(n logn)
D.O(nlogn)
計算下面算法的時間復(fù)雜度()。
for(i=1;i< =n;i++)
for(j=1;j< =n;j++)
{c[][i]=0;
for(k=1;k< =n;k++)
c[i][j]=c[i][j]+a[i][k]*b[k][];}
A.O(n)
B.O(logn)
C.O(n logn)
D.O(nlogn)
計算下面算法的時間復(fù)雜度()。
for(i=1;i
{y=y+1;
for(j=0;j< =2n;j++)
x++;}
A.O(n)
B.O(logn)
C.O(n logn)
D.O(nlogn)
for(t=1,k=1;k<=n;k++)
{t=t*2;
for(j=1;j<=t;j++)
s=s+j;}
上述程序段的時間復(fù)雜度可以表示為()。
A.O(n)
B.O(logn)
C.O(nlogn)
D.O(2n)
while(n>1)
if(n%2!=0)n=3*n+1;
elsen=n/2:
上述3n+1問題的時間復(fù)雜度是()。
A.O(logn)
B.O(n)
C.歐米茄(logn)
D.歐米茄(n)
最新試題
有這樣一種算法,運行一次一定能找到問題的解,有時不知其是否正確,可以確定的是該解高概率(大于50%)是正確的。這種算法是()。
回溯法的主要用途包括求問題的所有解、求問題的最優(yōu)解和求問題的任一解。
用m種顏色給n個頂點著色、且使一條邊的兩個頂點顏色不同,則對應(yīng)的解空間樹是一棵()。
使用偽代碼描述算法具有()等優(yōu)點。
Prim算法適合稀疏圖,其時間復(fù)雜度只與邊的數(shù)目有關(guān)。
0-1背包問題與部分背包問題的區(qū)別在于()。
舍伍德算法思想是通過引入隨機化策略將確定性算法改造為隨機算法,打破原來確定性算法在某些實例情況下,其時間復(fù)雜性必然遠高于平均時間復(fù)雜性的規(guī)律。下面哪些算法可以應(yīng)用舍伍德算法思想?()
輸入數(shù)組(-1,0,1,-2,3),它的最大子段和是()。
在一個至少包含三個頂點的加權(quán)連通單向圖中,假定邊的權(quán)重互不相同,則權(quán)重最大的邊不可能被包含在任何最小生成樹中。
?在分治法中講到快速排序,如果每次使用partion函數(shù)導(dǎo)致分組出現(xiàn)嚴重不平衡情況下,算法效率不高,最壞情況下的時間復(fù)雜度為O(n2),通過改造partition函數(shù),也就是每次隨機選擇一個元素作為劃分基準,這樣會很好地改善算法的性能,這種算法思想是()。