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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）
B.O（nlgn）
C.O（n2）
D.O（n2lgn）
参考答案
参考解析
解析：对于递归式，假设T（1）=1，则：T（n）=T（n-1）+n=T（n-2）+n-1+n=T（n-3）+n-2+n-1+n=1+2+…+n-1+n=n（n+1）/2可见，时间复杂度为O（n2）。若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加了162=256倍。
更多 “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）” 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( )。A．(n2)B．O(n)C．O(nlgn)D．O(1)
考题
下面算法的时间复杂度为(34)。 int f(unsigned int n){ if(n＝0||n＝＝1)return 1； else return n*f(n-1)； }A．O(1)B．O(n)C．O(n2)D．O(n!)
考题
对n个基本有序的整数进行排序，若采用插入排序算法，则时间和空间复杂度分别为（62）；若采用快速排序算法，则时间和空间复杂度分别为（63）。A.O（n2）和O（n）B.O（n）和O（n）C.O（n2）和O（1）D.O（n）和O（1）
考题
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)+1B．T(n)=T(n-1)C．T(n)=2T(n-1)+1D．T(n)=2T(n-1)-1
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
某个应用中，需要对输入数据进行排序，输入数据序列基本有序（如输入为1,2,5,3,4,6,8,7）。在这种情况下，采用（ ）排序算法最好，时间复杂度为（请作答此空）。A.O（n）
B.O（nlgn）
C.O（n^2）
D.O（n^2lgn）
考题
给定包含n个正整数的数组A和正整数x，要判断数组A中是否存在两个元素之和等于x，先用插入排序算法对数组A进行排序，再用以下过程P来判断是否存在两个元素之和等于x。low=1;high=n;while（high>low）if A[low]+A[high]=x return true;else if A[low]+A[high]>x low++;else high--;return false;则过程P的时间复杂度为（ ），整个算法的时间复杂度为（请作答此空）。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
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
设某算法的计算时间表示为递推关系式T（n）＝T（n-1）+n（n＞O）及T（0）＝1，则该算法的时间复杂度为（ ）。A.O（lgn）
B.O（nlgn）
C.O（n）
D.O（n^2）
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)
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