某演算法

1. 某演算法的計算時間可用T(n)=2T(n/2)+n表示,求時間復雜度

如圖所示。

2. 假設某演算法在輸入規模為n時的計算時間為....

輸入輸入規模為64n

3. 某演算法流程圖如圖所示，若輸入a=2，b=1，則輸出值為______

分析程序中各變數、各語句的作用，
再根據流程圖所示的順序，可知：
該程序的作用是計算分段函數y＝a(b+1)，a≥ba(b?1)，a＜b的值，
∵a=2＞b=1
∴y=2×（1+1）=4
故答案為：4

4. 對n個元素進行排序時,某演算法需要執行n(n-1)/2次運算,則這個演算法的時間代價為

去掉運行次數的常量和低次方,自然時間復雜度的結果就是O(n^2),也就是平方

5. 某演算法的時間復雜度為O(n),表明該演算法的：

C、執行時間與n成正比。

A選項，演算法的時間復雜度與問題規模沒有任何關系。故A選項錯誤。

B選項，任何演算法的執行時間都幾乎不可能完全等於。故B選項錯誤。

C選項，如果一個演算法的時間復雜度為，的值增加，的值也會隨之增加，那麼執行時間肯定就是與成正比的。故C選項正確。

D選項，一個演算法的時間復雜度與這個問題的數據規模沒有關系，故D選項也錯誤。

(5)某演算法擴展閱讀：

演算法的時間復雜度通常用大O符號表述，定義為T[n] = O(f(n))。稱函數T(n)以f(n)為界或者稱T(n)受限於f(n)。

如果一個問題的規模是n，解這一問題的某一演算法所需要的時間為T(n)。T(n)稱為這一演算法的「時間復雜度」。當輸入量n逐漸加大時，時間復雜度的極限情形稱為演算法的「漸近時間復雜度」。