算法分析的两个主要方面是时间复杂度和空间复杂度的分析。 T算法
\(N^2logN\)和\(NlogN^2\)具备相同的增加速度。 F
解析:前者是次立方阶,后者是次平方阶。函数
\(2^N\)和\(N^N\)具备相同的增加速度。F
解析:指数阶的增加速度小于阶乘小于\(N^N\)spa
\((NlogN)/1000\)是\(O(N)\)的。 Fio
在任何状况下,时间复杂度为\(O(n^2)\) 的算法比时间复杂度为\(O(n*logn)\)的算法所花费的时间都长。 Fclass
对于某些算法,随着问题规模的扩大,所花的时间不必定单调增长。 T算法复杂度