当问题的规模n趋向无穷大时，算法执行时间T（n)的数量级被称为算法的时间复杂度。（)
举一反三
- 当问题规模n趋向于无穷大时，的数量级（阶）称为算法的渐进时间复杂度（） A: 空间复杂度 B: 时间复杂度 C: 冗余度 D: 迭代次数
- 算法时间复杂度指算法执行需要的时间。由于不可能准确计算出算法执行需要的时间,通常使用渐进时间复杂度f(n)表示时间复杂度。其中n表示问题的规模(比如数据个数),f(n)是当n取无穷大时,用n表示的算法中语句执行次数的数量级。
- 算法时间复杂度指算法执行需要的时间。由于不可能准确计算出算法执行需要的时间，通常使用渐进时间复杂度f(n)表示时间复杂度。其中n表示问题的规模（比如数据个数），f(n)是当n趋近于无穷大时，用n表示的算法中语句执行次数的数量级
- 算法的时间复杂度达到T(n)=O(2n)时,当n增大后,算法的执行时间会急剧增大,这类算法常称为“坏”的算法。 ( )
- 某算法的时间复杂度是O(n),表明该算法的()。 A: 执行时间与n成正比 B: 问题规模是n C: 执行时间等于n D: 问题规模与n成正比