\( {1 \over {1 + x}} \)的麦克劳林公式为（ ）。 A: \( {1 \over {1 + x}} = 1 + x + { { {x^2}} \over 2} + \cdots + { { {x^n}} \over {n!}} + o\left( { { x^n}} \right) \) B: \( {1 \over {1 + x}} = 1 + x + {x^2} + \cdots + {x^n} + o\left( { { x^n}} \right) \) C: \( {1 \over {1 + x}} = 1 - x + {x^2} - \cdots + {( - 1)^n}{x^n} + o\left( { { x^n}} \right) \) D: \( {1 \over {1 + x}} = 1 - x - { { {x^2}} \over 2}- \cdots - { { {x^n}} \over {n!}} + o\left( { { x^n}} \right) \)
\( {1 \over {1 + x}} \)的麦克劳林公式为（ ）。 A: \( {1 \over {1 + x}} = 1 + x + { { {x^2}} \over 2} + \cdots + { { {x^n}} \over {n!}} + o\left( { { x^n}} \right) \) B: \( {1 \over {1 + x}} = 1 + x + {x^2} + \cdots + {x^n} + o\left( { { x^n}} \right) \) C: \( {1 \over {1 + x}} = 1 - x + {x^2} - \cdots + {( - 1)^n}{x^n} + o\left( { { x^n}} \right) \) D: \( {1 \over {1 + x}} = 1 - x - { { {x^2}} \over 2}- \cdots - { { {x^n}} \over {n!}} + o\left( { { x^n}} \right) \)
求时间复杂度：x=n; //n>1y=0;while(x≥(y+1)* (y+1)){ y++;} A: O(1) B: O(n) C: O(√n ) D: O(n^2)
求时间复杂度：x=n; //n>1y=0;while(x≥(y+1)* (y+1)){ y++;} A: O(1) B: O(n) C: O(√n ) D: O(n^2)
\( {1 \over {1 + x}} \)的麦克劳林公式为（ ）. A: \( {1 \over {1 + x}} = 1 + x + { { {x^2}} \over 2} + \cdots + { { {x^n}} \over {n!}} + o\left( { { x^n}} \right) \) B: \( {1 \over {1 + x}} = 1 + x + {x^2} + \cdots + {x^n} + o\left( { { x^n}} \right) \) C: \( {1 \over {1 + x}} = 1 - x + {x^2} - \cdots + {( - 1)^n}{x^n} + o\left( { { x^n}} \right) \)
\( {1 \over {1 + x}} \)的麦克劳林公式为（ ）. A: \( {1 \over {1 + x}} = 1 + x + { { {x^2}} \over 2} + \cdots + { { {x^n}} \over {n!}} + o\left( { { x^n}} \right) \) B: \( {1 \over {1 + x}} = 1 + x + {x^2} + \cdots + {x^n} + o\left( { { x^n}} \right) \) C: \( {1 \over {1 + x}} = 1 - x + {x^2} - \cdots + {( - 1)^n}{x^n} + o\left( { { x^n}} \right) \)
试分析下面代码段的时间复杂度： for（i=1；i<=n；++i） for（j=1；j<=n；++j） { ++x； s+=x； } A: O(1) B: O(n) C: O(n^2) D: O（n^3）
试分析下面代码段的时间复杂度： for（i=1；i<=n；++i） for（j=1；j<=n；++j） { ++x； s+=x； } A: O(1) B: O(n) C: O(n^2) D: O（n^3）
求时间复杂度：x=0;for(i=1; i<n; i++){ for (j=1; j<=n-i; j++){x++; }} A: O(n) B: O(n^2) C: O(1) D: O(√n )
求时间复杂度：x=0;for(i=1; i<n; i++){ for (j=1; j<=n-i; j++){x++; }} A: O(n) B: O(n^2) C: O(1) D: O(√n )
请问以下方法的时间复杂度是多少？int n = 10;for (i = 1; i < n; ++i) { for (j = 1; j < n; j += n / 2) { for (k = 1; k < n; k = 2 * k) { x = x + 1; } }} A: O(n^3) B: O(n2logn) C: O(n(logn)*2) D: O(nlogn)
请问以下方法的时间复杂度是多少？int n = 10;for (i = 1; i < n; ++i) { for (j = 1; j < n; j += n / 2) { for (k = 1; k < n; k = 2 * k) { x = x + 1; } }} A: O(n^3) B: O(n2logn) C: O(n(logn)*2) D: O(nlogn)
下面程序段的时间复杂度是( )x=n; //n>1y=0;while(x≥(y+1)* (y+1))y++; A: O(1) B: O(n1/2) C: O(n2) D: O(log3n)
下面程序段的时间复杂度是( )x=n; //n>1y=0;while(x≥(y+1)* (y+1))y++; A: O(1) B: O(n1/2) C: O(n2) D: O(log3n)
下面代码段的时间复杂度是( )x=n; //n>;1y=0;while( x≥(y+1)*(y+1) )y++; A: O(log2n) B: O(n) C: O(n1/2) D: O(1)
下面代码段的时间复杂度是( )x=n; //n>;1y=0;while( x≥(y+1)*(y+1) )y++; A: O(log2n) B: O(n) C: O(n1/2) D: O(1)
试分析下面代码段的时间复杂度： for（i=2；i<=n；++i） for（j=2；j<=i-1；++j） { ++x； a[i][j]=x; }[/i] A: O(1) B: O(n) C: O(n^2) D: O（n^3）
试分析下面代码段的时间复杂度： for（i=2；i<=n；++i） for（j=2；j<=i-1；++j） { ++x； a[i][j]=x; }[/i] A: O(1) B: O(n) C: O(n^2) D: O（n^3）
函数$f(x,y)=\sin x\cdot \ln (1+y)$在点$(0,0)$处带有Peano型余项的3阶Taylor公式为$f(x,y)=$ A: $xy+\frac{1}{2}x{{y}^{2}}+o({{(\sqrt{{{x}^{2}}+{{y}^{2}}})}^{3}})$ B: $xy-\frac{1}{2}x{{y}^{2}}+o({{(\sqrt{{{x}^{2}}+{{y}^{2}}})}^{3}})$ C: $xy-x{{y}^{2}}+o({{(\sqrt{{{x}^{2}}+{{y}^{2}}})}^{3}})$ D: $xy+x{{y}^{2}}+o({{(\sqrt{{{x}^{2}}+{{y}^{2}}})}^{3}})$
函数$f(x,y)=\sin x\cdot \ln (1+y)$在点$(0,0)$处带有Peano型余项的3阶Taylor公式为$f(x,y)=$ A: $xy+\frac{1}{2}x{{y}^{2}}+o({{(\sqrt{{{x}^{2}}+{{y}^{2}}})}^{3}})$ B: $xy-\frac{1}{2}x{{y}^{2}}+o({{(\sqrt{{{x}^{2}}+{{y}^{2}}})}^{3}})$ C: $xy-x{{y}^{2}}+o({{(\sqrt{{{x}^{2}}+{{y}^{2}}})}^{3}})$ D: $xy+x{{y}^{2}}+o({{(\sqrt{{{x}^{2}}+{{y}^{2}}})}^{3}})$