某算法的时间复杂度是O（n2）,表明该算法的（）

下面说法中错误的是()。

①算法原地工作的含义是指不需要任何额外的辅助空间

②在相同问题规模n下时间复杂度为O(n)的算法总是优于时间复杂度为O(2n)的算法.

③所谓时间复杂度是指在最环情形下估算算法执行时间的-一个上界

④同一个算法,实现语言的级别越高,执行效率越低

A、①

B、①②

C、①④

D、③

进时间复杂度是T₂(n)=()(n²)。仅就时间复杂度面言，具体分析这两个算法哪个好。

可将算法的时间复杂度降低到O(nlog₂n)，算法的思想是对于关键码序列(key_low，key_low+1，…，key_high)，轮流以key_k为根，k=low，low+1，…，h，求使得|W[low-1][k-1]-W[k][high]|达到最小的k，用key_k作为由该序列构成的拟最优二叉搜索树的根。然后对以keyu为界的左子序列和右子序列，分别施行同样的操作，建立根key_k的左子树和右子树，试编写一个函数，实现上述试探算法。要求该函数的时间复杂度应为O(nlog₂n)。

续运算的时间为107秒(100多天)，又每秒可执行基本操作(根据这些操作来估算算法时间复杂度)105次，试问在此条件下，这两个算法可解问题的规模(即n值的范围)各为多少？哪个算法更适宜？请说明理由。

A、O(n)

B、O(n×e)

C、O(n²)

D、O(n³)

A.O(1)

B.O(n)

C.O(log2n)

D.O(n2)

设n是问题规模，比较两函数n²和50nlog2ⁿ的增长趋势，并确定n在什么范围内，函数n'的值大于50nlog2ⁿ的值.

设求解某问题的递归算法如下：

求解该算法的计算时间时，仅考虑算法Move所做的计算，且Move为常数级算法。则算法F的计算时间T(n)的递推关系式为()。

A、T(n)=T(n-1)+1

B、T(n)==2T(n一1)

C、T(n)-2T(n-1)+1

D、T(n)=2T(n+1)+1

A.其它三个选项全部

B.算法的正确性问题，即一个算法求得的解是满足问题约束的正确的解吗？

C.算法的效果评价问题，即算法输出的是最优解还是可行解，其可行解与最优解的偏差有多大？

D.算法的时间效率问题 ，即算法执性所需要的空间是多少？

A.存储复杂度

B.过程复杂度

C.空间复杂度

D.时间复杂度