下列函数中，哪两个函数具有相同的增长速度：

下列哪个函数是$O(N)$的？

给定$N\times N\times N$的三维数组A，则在不改变数组的前提下，查找最小元素的时间复杂度是：

程序P1和P2时间复杂度的递推公式：

P1: $T(1)=1$, $T(N)=T(N/2)+1$;

P2: $T(1)=1$, $T(N)=2T(N/2)+1$;

则下列关于两程序时间复杂度的结论中最准确的是：

斐波那契数列$F_N$的定义为：$F_0=0$, $F_1=1$, $F_N=F_{N-1}+F_{N-2}$, $N$=2, 3, …。用递归函数计算$F_N$的时间复杂度是：

斐波那契数列$F_N$的定义为：$F_0=0$, $F_1=1$, $F_N=F_{N-1}+F_{N-2}$, $N$=2, 3, …。用递归函数计算$F_N$的空间复杂度是：

For the following piece of code

for(i=0; i<n; i++)
  for(j=i; j>0; j/=2)
     printf(“%d\n”, j);

the time complexity is:

在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分成（ ）。

算法的时间复杂度取决于（ ）。

以下数据结构中，（ ）是非线性数据结构。

下列各种数据结构中属于线性结构的有()

以下说法正确的是（ ）。

下面程序段的时间复杂度是（）。

x=90;
y=100;
while(y>0)
    if(x>100)
        { x=x-10; y--; }
    else x++;

下面代码段的时间复杂度是（）。

for ( i=0; i<n; i++ )
    for ( j=0; j<m; j++ )
        a[i][j]=0;

下面代码段的时间复杂度是（）。

i=1;
while( i<=n )
    i=i*3;

下面代码段的时间复杂度是（）。

x=n; //n>1
y=0;
while( x≥(y+1)*(y+1) )
    y++;

下列代码

if ( A > B ) {
    for ( i=0; i<N; i++ )
        for ( j=N*N; j>i; j-- )
            A += B;
}
else {
    for ( i=0; i<N*2; i++ )
        for ( j=N*2; j>i; j-- )
            A += B;
}

的时间复杂度是：

Which one of the following is the lowest upper bound of $T(n)$ for the following recursion $T(n) = 2T(n/2) + n\log n$?

Given the following four algorithms with their runtimes for problem size 100 and their time complexities:

Which algorithm is the fastest for problem size 200?

Given the following four algorithms with their runtimes for problem size 100 and their time complexities:

Which algorithm is the fastest for problem size 200?

Given the following four algorithms with their runtimes for problem size 100 and their time complexities:

Which algorithm is the fastest for problem size 200?

下面的程序段违反了算法的（）原则。

void sam()
{  int n=2;
   while (n%2==0)    n+=2;
   printf(“%d”,n);
}

下列程序的时间复杂度为（）。

i = 0; s = 0;
while(s < n)
{
  i++;
  s = s + i;
}

下列程序段的时间复杂度为（）。

x = n;     /*n > 1*/
y = 0;
while(x >= (y + 1) * (y + 1))
     y = y + 1;

求整数n(n>=0)的阶乘的算法如下，其时间复杂度为（ ）。

long fact(long n)
{
if (n<=1) return 1；
return n*fact(n-1)；
}

下列复杂度表示法中，（ ）表示算法复杂度渐近的紧的界，即一种算法的复杂度与某个函数的阶相等。

下面算法所执行的加法次数（ ）。

输入：$n$，其中$n = 2^t$，$t$为正整数

输出：$k$

k←0
while n>=1 do
    for j←1 to n do
        k=k+1
    n←n/2
return k

已知求平方根函数$sqrt(n)$的计算在$O(1)$时间内完成，下面算法的时间复杂度是（ ）。

Algorithm PrimalityTest

Input：$n, n \geq 2$

Output：true/false

s←sqrt(n)
for j←2 to s do
    if (n mod j==0) then
        return false
return true

T(n)表示当输入规模为n时的算法效率，以下算法中效率最优的是( )。