데이터 구조의 검토 - 알고리즘의 복잡도 분석

알고리즘 복잡도 분석

참 또는 거짓

1. 알고리즘 및 공간 복잡성 시간 복잡도 분석 분석의 두 가지 주요 형태. 티

2. \ (N ^ 2logN \) 와 \ (NlogN ^ 2 \) 같은 성장 속도를 갖는다. F의
   분석 : 전자는 사각형의 2 차 회이다 입방 순서이다.

3. \ (2 ^ N \) 와 \ (N ^ N은 \) 같은 성장 속도를 갖는다. F의
   분석 : 작은 성장 속도보다 지수 차 계승 미만 \ (N ^ N \)

4. \ ((NlogN) / 1000 \ ) 이다 \ (O (N) \) 가. F

5. 어떤 경우에, 시간 복잡도는 \ (O (N ^ 2) \) 이상의 알고리즘의 시간 복잡도 \ (O (N * logn) \) 알고리즘에 걸리는 시간이 길다. F

6. 일부 알고리즘의 경우, 문제의 규모의 확대와 함께, 시간이 반드시 일정하게 증가하지 않습니다 보냈다. 티

객관식

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