数据结构作业3-算法时间复杂度与空间复杂度(判断题)

本文探讨了算法分析的主要方面,包括时间复杂度和空间复杂度,对比了不同算法的增长速度,如O(N)、O(NlogN)、O(N^2)等,并讨论了算法效率随问题规模变化的情况。

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1-1算法分析的两个主要方面是时间复杂度和空间复杂度的分析。 (1分)

  • T
  • F

作者: DS课程组
单位: 浙江大学

1-2 100logN是O(N)的。 (1分) 注:PTA得分答案是T, 正确答案应该是O(logN)

  • T
  • F

作者: DS课程组
单位: 浙江大学

1-3 (NlogN)/1000是O(N)的。 (1分)

  • T
  • F

作者: DS课程组
单位: 浙江大学

1-4对于某些算法,随着问题规模的扩大,所花的时间不一定单调增加。 (1分)

  • T
  • F

作者: 干红华
单位: 浙江大学

1-5在任何情况下,时间复杂度为O(n​2) 的算法比时间复杂度为O(n*logn)的算法所花费的时间都长。 (1分)

  • T
  • F

作者: 干红华
单位: 浙江大学

1-6
N​2logN和NlogN​2具有相同的增长速度。 (2分)

  • T
  • F

作者: DS课程组
单位: 浙江大学

1-7
2​N和N​N具有相同的增长速度。 (2分)

  • T
  • F

作者: DS课程组
单位: 浙江大学

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