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大整数乘法分治算法的时间为O（）
A．n^2
B．nlogn
C．n
D．n^log3
参考答案和解析
n^log3
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考题
●下面算法是实现对n个整数的序列进行选择排序，其中序列的"长度"n为问题的规模。该算法的时间复杂度为 (23) 。void select_sort(int a[]，int n){//将a中整数序列重新排列成从小到大有序的整数序列for(i=0；in-1；++i){j=i；for(k=i+1；kn；++k)if(a[k]a[j])j=k；if(j!=i){w=a[j]；a[j]=a[i]；a[i]=w；}}//select- sort(23) A．O(n3)B．O(n2)C．O(n)D．O(n4)
考题
●以关键字比较为基础的排序算法在最坏情况下的计算时间下界为O(nlogn)。下面的排序算法中，最坏情况下计算时间可以达到O(nlogn)的是 (33) ；该算法采用的设计方法是 (34) 。(33) A．归并排序B．插入排序C．选择排序D．冒泡排序(34) A．分治法B．贪心法C．动态规划方法D．回溯法
考题
参加百年阿里培训的n位同学结伴去西湖旁边为游人指路，两人一组，他们打算先让体重之和恰好为102公斤的同学一组，请给出一个算法找到这样的组合，或者确定他们中不存在这样的组合，其中最优的算法时间复杂度为?(假设体重均为整数)()A.O(log(n))B.O(n)C.O(nlog(n))D.O(n^2)
考题
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)。
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
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
两个矩阵Am*n和Bn*p相乘，用基本的方法进行，则需要的乘法次数为m*n*p 多个矩阵相乘满足结合律，不同的乘法顺序所需要的乘法次数不同。考虑采用动态规划方法确定Mi,M{i+i)，…，Mj多个矩阵连乘的最优顺序，即所需要的乘法次数最少。最少乘法次数用m[i，j]表示，其递归式定义为：其中i、j和k为矩阵下标，矩阵序列中Mi的维度为(Pi-i.)*Pi采用自底向上的方法:实现该算法来确定n个矩阵相乘的顺序，其时间复杂度为( 64 )。若四个矩阵M1. M2、M3.，M4相乘的维度序列为2、6、3、10.3，采用上述算法求解，则乘法次数为( 65 )。A.O(N2)B.O(N2Lgn)C.O(N3)D.O(n3lgn)
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
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
两个矩阵Am*n和Bn*p相乘，用基本的方法进行，则需要的乘法次数为m*n*p。多个矩阵相乘满足结合律，不同的乘法顺序所需要的乘法次数不同。考虑采用动态规划方法确定Mi，M（i+1），…，Mj多个矩阵连乘的最优顺序，即所需要的乘法次数最少。最少乘法次数用m[i,j]表示，其递归式定义为：
其中i、j和k为矩阵下标，矩阵序列中Mi的维度为（pi-1）*pi采用自底向上的方法实现该算法来确定n个矩阵相乘的顺序，其时间复杂度为（ ）A.O（n2）
B.O（n2lgn）
C.O（n3）
D.O（n3lgn）
考题
单选题实现大整数的乘法是利用的算法（）A
贪心法B
动态规划法C
分治策略D
回溯法
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