1.简单
什么是递归?
- A在更小的输入上调用自身的函数
- B一种数据结构
- C一种排序方法
- D永远不会结束的循环
2.简单
哪种排序算法会反复交换顺序错误的相邻元素?
- A快速排序(Quicksort)
- B堆排序(Heap sort)
- C归并排序(Merge sort)
- D冒泡排序(Bubble sort)
3.简单
插入排序(insertion sort)的最坏情况时间复杂度是多少?
- AO(n²)
- BO(n log n)
- CO(log n)
- DO(n)
4.中等
为什么动态规划不能真正加速归并排序?
- A它的子问题不重叠,因此没有可以复用的结果
- B动态规划只适用于图问题,不适用于数组
- C归并排序已经是 O(n)
- D归并排序没有递归结构
5.中等
递推式 T(n) = T(n/2) + O(1) 的解是什么?
- AO(log n)
- BO(1)
- CO(n log n)
- DO(n)
6.中等
用自底向上的表格计算第 n 个斐波那契数,时间复杂度是多少?
- AO(2ⁿ)
- BO(log n)
- CO(n²)
- DO(n)
7.困难
用一个只保留最后两个值的循环计算第 n 个斐波那契数,时间和空间代价各是多少?
- AO(log n) 时间和 O(n) 空间
- BO(2ⁿ) 时间和 O(1) 空间
- CO(n) 时间和 O(1) 空间
- DO(n) 时间和 O(n) 空间
8.困难
22n 属于 O(2ⁿ) 吗?
- A不属于,因为 22n = 4ⁿ,而 4ⁿ / 2ⁿ = 2ⁿ 无界地增长
- B属于,因为两者都是指数级的
- C属于,因为在 Big O 中指数里的常数因子总是被忽略
- D不属于,因为 22n 增长得比 2ⁿ 慢
答案
- 1. A · 在更小的输入上调用自身的函数
- 2. D · 冒泡排序(Bubble sort)
- 3. A · O(n²)
- 4. A · 它的子问题不重叠,因此没有可以复用的结果
- 5. A · O(log n)
- 6. D · O(n)
- 7. C · O(n) 时间和 O(1) 空间
- 8. A · 不属于,因为 22n = 4ⁿ,而 4ⁿ / 2ⁿ = 2ⁿ 无界地增长
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