问题规模是n,算法的时间复杂度是一个常数,则表示成数量级形式是什么...

常数的数量级都是1，因为常数不会随着问题规模的增长而变大，常数一般指计算机可以忽略运算时间的数。

(2)时间复杂度 在刚才提到的时间频度中,n称为问题的规模,当n不断变化时,时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此,我们引入时间复杂度概念。 一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示,若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时,T(n)...

数量级表示为O(n)。分析过程如下：分子分母同除n^2，则(n^3+n^2log2n+14n)/n^2=n+log2n+14n^(-1)；当n足够大时，即n→+∞有：n>log2n，14n^(-1)=0；因为时间复杂度数量级是计算n趋于无穷大时的最大无穷大量的最大阶次；因此，对于n+log2n+14n^(-1)，n为最大的无穷大量...

“大 O记法”：在这种描述中使用的基本参数是 n，即问题实例的规模，把复杂性或运行时间表达为n的函数。这里的“O”表示量级 (order)，比如说“二分检索是 O(logn)的”,也就是说它需要“通过logn量级的步骤去检索一个规模为n的数组”记法 O ( f(n) )表示当 n增大时，运行时间至多将以正比...

算法的时间复杂度是指：执行程序所需的时间。一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得当n趋近无穷大时。T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称为f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n))，称O(f(n))为...

T(n)=O(f(n))按数量级递增排列。常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),...，k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。

算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(Asymptotic Time Complexity)。时间复杂度用“O(数量级)”来表示,称为“阶”。常见的时间复杂度有: O(1)常数阶;O(log2n)对数阶;O(n)线性阶;...

C、执行时间与n成正比。A选项，算法的时间复杂度与问题规模没有任何关系。故A选项错误。B选项，任何算法的执行时间都几乎不可能完全等于。故B选项错误。C选项，如果一个算法的时间复杂度为，的值增加，的值也会随之增加，那么执行时间肯定就是与成正比的。故C选项正确。D选项，一个算法的时间复杂度与...

结果为：O(n)解题过程如下：因为时间复杂度是计算n趋于无穷大时候的无穷大量的最大阶次 结果第一项是n，第2项是log2n，第3项是1/n，当n趋于无穷大时，第二项比第一项小，第3项为0 所以(n3+n2log2n+14n)/n2，其数量级表示为O(n)...

一般来说，计算机算法是问题规模n的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做T(n)=O(f(n))因此，问题的规模n越大，算法执行的时间的增长率与f(n)的增长率正相关，称作渐进时间复杂度(Asymptotic Time Cornplexity)。简单来说就是算法在执行过程中所需要的基本运算次数。