-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------?

????????1. 設(shè)n是描述問題規(guī)模的非負整數(shù)，下列程序段的時間復(fù)雜度是( )。

    x=0;

    while(n>=(x+1)*(x+1)

    x=x+1;

????????A.O(logn) B.O(n^(1/2)) C.O(n) D.O(n2)

? ? ? ? 解析：

? ? ? ? 分析選項

• A. O(log n)：這通常描述的是算法中有對數(shù)增長的特性，例如二分查找。在我們的例子中，x 的增長并非基于對數(shù)規(guī)模。

• B. O(n^(1/2))：根據(jù)上面的分析，這個選項看起來合適，因為 x 的增長與 ?n? 成正比，即每次循環(huán) x 增加1，直到接近 ?n?。

• C. O(n)：這表示算法的執(zhí)行次數(shù)與輸入大小 n 成正比。對于我們的代碼片段，x 的增長速率明顯低于這一級別。

• D. O(a^2)：這個選項似乎是個打字錯誤或格式錯誤。它不符合常見的復(fù)雜度標記，也不適用于當前的分析。

????????

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------?

????????2. 下面的說法中，錯誤的是(??)。

????????① 算法原地工作的含義是指不需要任何額外的輔助空間。

????????②?在相同規(guī)模n下，復(fù)雜度為0(n)的算法在時間上總是優(yōu)于復(fù)雜度為0(n2)的算法。

????????③ 所謂時間復(fù)雜度，是指最壞情況下估算算法執(zhí)行時間的一個上界。

????????④ 同一個算法，實現(xiàn)語言的級別越低，執(zhí)行效率越低。

????????A.①????????B.①② ???????C.①④?????????D.③

? ? ? ? 解析：

????????① 算法原地工作的含義是指不需要任何額外的輔助空間。

• 這個說法是錯誤的。"原地工作"（in-place）一詞通常指算法只需使用常數(shù)量的額外空間進行其操作。因此，若算法執(zhí)行時所需要的輔助空間相對于輸入數(shù)據(jù)量而言是一個常數(shù)，則稱這個算法為原地工作，輔助空間為0(1)。不是指不需要任何額外的空間。原地算法允許少量的額外空間來進行索引或交換等操作。因此，說原地算法不需要任何額外空間是過于絕對。

????????② 在相同規(guī)模n下，復(fù)雜度為O(n)的算法在時間上總是優(yōu)于復(fù)雜度為O(n2)的算法。

• 這個說法通常是正確的，尤其是當我們討論大規(guī)模輸入n時。O(n)的復(fù)雜度意味著算法的執(zhí)行時間與輸入大小成線性關(guān)系，而O(n2)的復(fù)雜度表示執(zhí)行時間與輸入大小的平方成正比。雖然在某些特定小規(guī)模的情況或者特定的常數(shù)因素影響下，O(n)的算法可能在性能上不如某個具體實現(xiàn)的O(n2)算法，但在大多數(shù)情況和理論分析中，O(n)確實總體上優(yōu)于O(n2)。

????????③ 所謂時間復(fù)雜度，是指最壞情況下估算算法執(zhí)行時間的一個上界。

• 這個說法本質(zhì)上是正確的。時間復(fù)雜度確實常用于描述算法在最壞情況下的性能。它是一個理論度量，用于估計算法在最不利情況下的時間上界。雖然時間復(fù)雜度也可以用來描述平均情況或最好情況，但在算法分析中，最壞情況復(fù)雜度是最常用和最重要的度量標準。

????????④ 同一個算法，實現(xiàn)語言的級別越低，執(zhí)行效率越低。

• 這個說法是錯誤的。低級語言（如C或匯編）通常提供更高的執(zhí)行效率，因為它們提供更直接的系統(tǒng)硬件控制和更少的抽象層次。相反，高級語言（如Python或Java）雖然提高了開發(fā)效率和易用性，但可能犧牲了一些執(zhí)行效率，因為它們加入了額外的抽象和管理層（如垃圾回收）。因此，低級語言在執(zhí)行效率方面通常優(yōu)于高級語言。

????????綜合以上分析，選項①和④中的說法是錯誤的。因此，正確答案是 C. ①④。這些解析有助于清晰地理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法分析中的一些基礎(chǔ)概念，尤其是對初學(xué)者來說。

? ? ? ? 筆記：

1. 原地算法（In-place）:

   • 通常只需要固定的、常數(shù)量的額外空間。

2. 時間復(fù)雜度O(n) vs O(n2):

   • O(n) 在大多數(shù)情況下性能優(yōu)于 O(n2)，尤其是對于大規(guī)模數(shù)據(jù)。

3. 時間復(fù)雜度的含義:

   • 通常描述算法最壞情況下的性能上界。

4. 語言級別與執(zhí)行效率:

   • 低級語言（如C、匯編）通常執(zhí)行效率更高，因為它們提供直接的硬件控制。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------?

????????3.算法的時間復(fù)雜度取決于(??)。

????????A.內(nèi)存的大小???????????????B.處理器的速度

????????C.?問題的規(guī)模和待處理數(shù)據(jù)的狀態(tài) ???D.程序所占空間

? ? ? ? 解析：

????????時間復(fù)雜度是一個用來評估算法運行效率和速度的度量，它描述了算法執(zhí)行所需時間隨輸入數(shù)據(jù)量增加的增長率。

????????A. 內(nèi)存的大小

• 雖然內(nèi)存大小可以影響程序的運行，尤其是在處理大數(shù)據(jù)集時，不足的內(nèi)存可能導(dǎo)致性能下降（例如頻繁的磁盤交換操作）。然而，內(nèi)存的大小并不直接決定算法的時間復(fù)雜度。時間復(fù)雜度是從理論上評估算法效率的一個抽象度量，主要關(guān)注算法執(zhí)行步驟的增長趨勢，而不是實際的硬件資源。

????????B. 處理器的速度

• 處理器速度會影響算法的實際執(zhí)行時間，即算法在特定機器上的性能。但是，時間復(fù)雜度是一個與機器無關(guān)的度量，它旨在提供一種獨立于任何特定硬件或軟件環(huán)境的方法來評估和比較算法的效率。因此，雖然處理器速度對算法執(zhí)行時間有實際影響，它不決定算法的時間復(fù)雜度。

????????C. 問題的規(guī)模和待處理數(shù)據(jù)的狀態(tài)

• 這是決定時間復(fù)雜度的關(guān)鍵因素。問題的規(guī)模通常是指輸入數(shù)據(jù)的數(shù)量，而數(shù)據(jù)的狀態(tài)（例如排序狀態(tài)）可以顯著影響某些算法的性能。例如，對于快速排序算法，已經(jīng)部分排序的數(shù)據(jù)會影響其性能。時間復(fù)雜度通常描述最好、平均和最壞情況，這些都直接與問題的規(guī)模和數(shù)據(jù)狀態(tài)相關(guān)。這是評估算法在理論上的運行時間時考慮的主要因素。

????????D. 程序所占空間

• 程序占用的空間或空間復(fù)雜度與時間復(fù)雜度是兩個不同的概念?？臻g復(fù)雜度關(guān)注算法對存儲空間的需求如何隨輸入大小變化，而時間復(fù)雜度關(guān)注的是執(zhí)行時間的增長。雖然這兩者在某些情況下可能相關(guān)（例如，使用額外空間可以降低時間復(fù)雜度），但程序所占的空間本身并不直接決定時間復(fù)雜度。

????????根據(jù)上述詳細解析，正確選項是 C. 問題的規(guī)模和待處理數(shù)據(jù)的狀態(tài)。這個選項正確地指出了時間復(fù)雜度與算法處理的數(shù)據(jù)量及其特定狀態(tài)的關(guān)系，這些因素是時間復(fù)雜度分析中最核心的部分。理解這一點對于學(xué)習(xí)和應(yīng)用計算機科學(xué)中的算法至關(guān)重要。

? ? ? ? 筆記：

• 時間復(fù)雜度是理論上評估算法效率的度量，獨立于具體的硬件性能如內(nèi)存大小和處理器速度。
• 它反映了算法執(zhí)行時間隨輸入數(shù)據(jù)量增加的增長趨勢，主要由問題規(guī)模和數(shù)據(jù)狀態(tài)決定。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------?

????????4. 在存儲數(shù)據(jù)時，通常不僅要存儲各數(shù)據(jù)元素的值，而且還要存儲(??)。

????????A.數(shù)據(jù)的處理方法??B.?數(shù)據(jù)元素的類型 ?C.數(shù)據(jù)元素間的關(guān)系 ?D.數(shù)據(jù)的存儲方法

? ? ? ? 解析：

????????A. 數(shù)據(jù)的處理方法

• 此選項指的是如何處理數(shù)據(jù)的方法或算法。雖然了解數(shù)據(jù)的處理方法對于應(yīng)用程序是重要的，但這些方法通常不直接存儲在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，而是作為程序代碼的一部分來實現(xiàn)。因此，這個選項并不是描述數(shù)據(jù)存儲時通常要存儲的內(nèi)容。

????????B. 數(shù)據(jù)元素的類型

• 知道每個數(shù)據(jù)元素的類型是重要的，因為不同類型的數(shù)據(jù)（如整數(shù)、浮點數(shù)、字符串等）在內(nèi)存中的存儲方式和占用空間可能不同。然而，數(shù)據(jù)類型的知識通常是在程序的類型系統(tǒng)中定義的，而不是作為數(shù)據(jù)存儲的一部分。在一些動態(tài)類型語言中，類型信息可能與數(shù)據(jù)一起存儲，但這不是最普遍的需求。

????????C. 數(shù)據(jù)元素間的關(guān)系

• 在許多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)元素之間的關(guān)系是關(guān)鍵的部分，尤其是在如鏈表、樹、圖等結(jié)構(gòu)中。存儲這些關(guān)系（例如，指向其他元素的指針或引用）確保了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的完整性和功能性。例如，在鏈表中，每個節(jié)點不僅存儲其數(shù)據(jù)值，還存儲指向下一個節(jié)點的鏈接。因此，這個選項非常符合數(shù)據(jù)存儲的典型需求。

????????C. 數(shù)據(jù)元素間的關(guān)系

• 數(shù)據(jù)的存儲方法（如使用數(shù)組、鏈表、樹等結(jié)構(gòu)）確實決定了如何組織和訪問數(shù)據(jù)。然而，存儲方法本身通常是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計的一部分，而不是存儲在每個數(shù)據(jù)元素或數(shù)據(jù)集合中的信息。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的選擇影響了性能和功能，但它更多是一種實現(xiàn)細節(jié)，不同于數(shù)據(jù)元素間的直接關(guān)系。

????????在上述選項中，C. 數(shù)據(jù)元素間的關(guān)系 是描述數(shù)據(jù)存儲時最常需要額外存儲的內(nèi)容的最準確選項。這種關(guān)系是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)功能的核心，對于維護數(shù)據(jù)的邏輯和物理結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。存儲這些關(guān)系確保了數(shù)據(jù)可以按預(yù)期方式有效地被訪問和管理。因此，對于剛接觸數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)者來說，理解如何存儲數(shù)據(jù)元素間的關(guān)系是非常重要的，因為它直接影響到數(shù)據(jù)的使用和操作

? ? ? ? 筆記：

1. 數(shù)據(jù)元素間的關(guān)系:
   • 在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，除了存儲每個元素的值，通常還需要存儲元素之間的關(guān)系。
   • 這些關(guān)系可能通過指針、引用或索引來實現(xiàn)，特別是在鏈表、樹、圖等結(jié)構(gòu)中。
   • 存儲關(guān)系對于維持數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的整體功能和組織至關(guān)重要。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------?

????????5. 某算法的基本語句執(zhí)行頻度為(3n+nlog?n+2n2+10),則該算法的時間復(fù)雜度為( )。

????????A.O(n) B.O(nlog?n) C.O(n2) D.O(log?n)

? ? ? ? 解析：

????????若f(n)是一個多項式，則T(n)是取最高級別的那一項，可以忽略系數(shù)和低級別的項。在表達式?3n+nlog?n+2n2+10中，n2最大，取n2即可。這里要注意n*log?n<n2,?所以答案選C。

? ? ? ? 筆記：

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------?

????????6. 下列函數(shù)的時間復(fù)雜度是(??)。?????????????????????????????????????

    int fun?(int?n)[

    int i=0,sum=0;

    while(sum<n)
        sum +=++i;

    return?i;

    )

????????A.O(logn)?????????????B.O(n^(1/2)????????????C.O(n) ??????????????????????????????D.O(nlogn)

? ? ? ? 解析：

????????根據(jù)上述詳細分析，正確答案是 B. O(n^(1/2))。這表示函數(shù)的時間復(fù)雜度與 ?n 的平方根成正比，反映了循環(huán)次數(shù)隨 n 的增大而增大的速率。理解這一點對于初學(xué)者來說是理解算法效率如何與操作步驟之間關(guān)系的一個重要案例。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------?

count=0;

for(k=1;k<=n;k*=2)

for(j=1;j<=n:j++)

count++;

? ? ? ? 解析：

????????分析外循環(huán)

????????外循環(huán)的控制變量 k 從 1 開始，每次迭代后乘以 2 (k *= 2)。這意味著 k 的值會以 1, 2, 4, 8, 16, ... 這樣的指數(shù)方式增長，直到超過 n。我們可以計算這個循環(huán)的迭代次數(shù)是對數(shù)次：

• 第一次循環(huán)時，k = 1
• 第二次循環(huán)時，k = 2
• 第三次循環(huán)時，k = 4
• ...
• 直到 k 超過 n

????????循環(huán)的結(jié)束條件是 k > n，這會發(fā)生在第 m 次循環(huán)，其中 2^m > n。解這個等式，我們得到 m ≈ log?n。因此，外循環(huán)的時間復(fù)雜度為 O(log?n)。

????????分析內(nèi)循環(huán)

????????內(nèi)循環(huán)的控制變量 j 從 1 開始，每次迭代增加 1，直到達到或超過 n。這意味著無論外循環(huán)的具體狀態(tài)如何，內(nèi)循環(huán)都將執(zhí)行 n 次。因此，內(nèi)循環(huán)的時間復(fù)雜度為 O(n)。

????????計算總時間復(fù)雜度

????????由于這是一個雙層嵌套循環(huán)，外循環(huán)的每一次迭代都會導(dǎo)致內(nèi)循環(huán)執(zhí)行 n 次，我們需要將外循環(huán)的迭代次數(shù)乘以內(nèi)循環(huán)的迭代次數(shù)來得到總的執(zhí)行次數(shù)。因此，總時間復(fù)雜度是外循環(huán)和內(nèi)循環(huán)復(fù)雜度的乘積：

• 外循環(huán)的復(fù)雜度：O(log?n)
• 內(nèi)循環(huán)的復(fù)雜度：O(n)

????????將這兩者相乘，我們得到總的時間復(fù)雜度為 O(nlog?n)。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------?

????????8. 已加兩個長度分別為m?和n的升序鏈表，若將它們合并為?一個長度為m+n ?的降序鏈表，則最壞情況下的時間復(fù)雜度是( ??), ???????????????????????????????????????????????????????

????????A.O(n)?????????????????B.O(mn) ???????????????????? ? ? ?C.O(min(m,n))?????????????????????D.O(max(m,n))

? ? ? ? 解析：

????????假設(shè)我們有兩個鏈表：

• 第一個鏈表的長度為 m
• 第二個鏈表的長度為 n

????????目標是將這兩個鏈表合并成一個長度為 m+n 的降序鏈表。合并兩個已排序的鏈表的基本策略通常是使用一個雙指針技術(shù)，一個指針在每個鏈表上追蹤當前位置，然后逐個比較指針指向的元素，并按排序順序添加到新鏈表中。

????????最壞情況下的時間復(fù)雜度

????????在最壞情況下，每個元素可能都需要與另一個鏈表中的元素進行比較才能確定其正確位置。具體到本問題，我們需要保證鏈表是降序的，這意味著比較和合并操作可能涉及頻繁的指針移動和元素比較。以下是對各選項的詳細評估：

????????A. O(n)

????????這意味著合并操作的時間復(fù)雜度只與其中一個鏈表的長度 n 成正比，忽略了另一個鏈表的長度 m。這種情況只有在另一個鏈表完全空時才成立，因此不適用于一般情況。

????????B. O(mn)

????????這表明時間復(fù)雜度與兩個鏈表長度的乘積成正比，暗示在最壞情況下，每個來自一個鏈表的元素都可能需要與另一個鏈表的所有元素比較。這對于合并兩個鏈表來說過于悲觀，實際上合并過程的時間復(fù)雜度不需要達到這個級別。

????????C. O(min(m,n))

????????這意味著時間復(fù)雜度只與較短鏈表的長度有關(guān)，這顯然不準確，因為在合并兩個鏈表時通常需要考慮兩者的所有元素。

????????D. O(max(m,n))

????????這個選項表示時間復(fù)雜度與較長的鏈表長度成正比，這在直覺上更符合合并兩個鏈表的過程。無論哪個鏈表更長，我們總是需要遍歷兩個鏈表的所有元素來完成合并。因此，這種情況下的時間復(fù)雜度應(yīng)該與兩個鏈表的總長度 m+n 相關(guān)，而 O(max(m,n)) 是一個有效的簡化表示。

????????正確的答案是 D. O(max(m,n))，因為在合并兩個鏈表的過程中，無論哪個鏈表較長，都需要考慮所有元素以確保正確的排序。這個復(fù)雜度級別正確地反映了在兩個鏈表中進行元素比較和鏈接操作的需要。

? ? ? ??

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------?

9.?求?整?數(shù)n(n>0); ?的階乘的算法如下?.其時間復(fù)雜度是( ??)? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

int fact(int n) {
    if (n <= 1)
        return 1;
    return n * fact(n - 1);
}

A.O(log?n) ?????????????????????????B.O(n) ??????????????????????????????????C.O(nlog?n) ?????????????????????D.O(n)

? ? ? ? 解析：

????????遞歸結(jié)構(gòu)

• 基本情況：當 n 小于或等于 1 時，函數(shù)直接返回 1。這是遞歸的停止條件。
• 遞歸步驟：如果 n 大于 1，函數(shù)通過返回 n * fact(n - 1) 來計算階乘，其中 fact(n - 1) 是對自身的遞歸調(diào)用。

????????時間復(fù)雜度分析

• 每次調(diào)用 fact 函數(shù)都會導(dǎo)致另一個 fact 函數(shù)的調(diào)用，直到 n 達到 1。
• 對于每個 n，函數(shù)只進行一次遞歸調(diào)用，每次調(diào)用減少 n 的值（n - 1）。
• 這意味著從 n 到 1，將會有 n 次函數(shù)調(diào)用。

????????循環(huán)或遞歸次數(shù)

????????每次遞歸調(diào)用都對應(yīng)一個整數(shù) n，直到 n 遞減到 1。因此，總的調(diào)用次數(shù)等于 n。

????????計算每次調(diào)用的復(fù)雜度

• 在每次遞歸調(diào)用中，操作數(shù)（這里是乘法操作）固定為一次。
• 因此，每次遞歸的時間復(fù)雜度是 O(1)。

????????總的時間復(fù)雜度

• 由于遞歸函數(shù)從 n 調(diào)用到 1，總的時間復(fù)雜度是每次調(diào)用的時間復(fù)雜度乘以調(diào)用次數(shù)。
• 既然每次調(diào)用的復(fù)雜度是 O(1)，總的調(diào)用次數(shù)是 n，則整個函數(shù)的時間復(fù)雜度是 n * O(1) = O(n)。

????????選項分析

• A. O(log?n)：通常與分治算法中每次將問題規(guī)模減半的情況相關(guān)，這里不適用。
• B. O(n)：正確，反映了遞歸每次減少問題規(guī)模的步驟數(shù)，每步執(zhí)行一次乘法。
• C. O(nlog?n)：通常與某些排序或搜索算法相關(guān)，每次操作涉及對數(shù)運算，這里不適用。
• D. O(n2)：表示算法時間復(fù)雜度與輸入規(guī)模的平方成正比，這里不適用。

????????正確答案是 B. O(n)。這種分析方法幫助初學(xué)者理解遞歸函數(shù)的時間復(fù)雜度是如何根據(jù)調(diào)用次數(shù)和每次調(diào)用的復(fù)雜度計算的。對于這種簡單遞歸算法，每層遞歸都做相似的工作量，且調(diào)用次數(shù)直接與輸入大小 n 相關(guān)。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------?

????????10.?下列程序段的時間復(fù)雜度是( ??)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

int sum = 0;
for (int i = 1; i < n; i *= 2)      // 外層循環(huán)
    for (int j = 0; j < i; j++)     // 內(nèi)層循環(huán)
        sum++;

????????A.O(logn) ???????????????????B.O(n) ????????????????????????????C.O(nlogn) ??????????????????????????D.O(n2)

? ? ? ? 解析：

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

?

????????11. 下列程序段的時間復(fù)雜度是( ??)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

x = 0;
for (i = 0; i < n; i++)        // 外層循環(huán)
    for (j = i; j < n; j++)    // 內(nèi)層循環(huán)
        x++;

????????A.O(log?n) ???????????????????B.O(n) ??????????????????????C.O(nlog?n) ??????????????????D.O(n2)

? ? ? ? 解析：

????????外層循環(huán)????

????????外層循環(huán)的控制變量 i 從 0 開始，增加到 n-1。因此，外層循環(huán)總共執(zhí)行 n 次。

????????內(nèi)層循環(huán)

????????內(nèi)層循環(huán)的控制變量 j 從 i 開始，增加到 n-1。這意味著當 i 的值為 0 時，內(nèi)層循環(huán)執(zhí)行 n 次；當 i 為 1 時，執(zhí)行 n-1 次；以此類推，直到 i 為 n-1 時，內(nèi)層循環(huán)執(zhí)行 1 次。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------?

????????12. 若?一個算法的時間復(fù)雜度用T(n)表示，其中n?的含義是( ??)。 ??????

????????A.?問題規(guī)模???????B.語句條數(shù)??????C.循環(huán)層數(shù)????????D.函數(shù)數(shù)量

? ? ? ? 解析：

????????正確的選項是 A. 問題規(guī)模。這是因為在算法分析中，n 通常用于表示算法處理的數(shù)據(jù)的規(guī)模，這可以是元素數(shù)量、數(shù)據(jù)點的數(shù)量或任何其他衡量輸入大小的指標。問題規(guī)模的增加通常會導(dǎo)致運算數(shù)量的增加，從而影響算法的執(zhí)行時間。理解 n 作為問題規(guī)模的代表是評估和比較不同算法時最為基本和重要的概念之一。這種理解對于初學(xué)者來說，有助于建立對算法時間復(fù)雜度如何與算法性能關(guān)聯(lián)的基本認識。

? ? ? ? 筆記：

? ? ? ?在時間復(fù)雜度中，

????????n: 問題規(guī)模 - n 表示算法輸入數(shù)據(jù)的大小或數(shù)量，直接影響算法需要執(zhí)行的操作數(shù)量。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------?

????????

????????13.計算機算法指的是(??)。 ?????????????????????????????????? ? ?

????????A.計算方法 ???????????????????????B.?排序方法

????????C.?解決某一問題的有限運算序列 ???????D.調(diào)度方法

? ? ? ? 解析：

????????算法的定義

????????在計算機科學(xué)中，算法是一組定義清晰的指令集，用于完成一項特定的任務(wù)或解決特定的問題。一個算法應(yīng)該有以下特征：

• 有限性：算法必須在執(zhí)行有限步驟后終止。
• 確定性：算法的每一步驟必須明確無誤，不含模糊或二義性。
• 輸入：算法有零個或多個輸入。
• 輸出：算法有一個或多個輸出，這些輸出是算法處理輸入后的結(jié)果。
• 有效性：算法中的每一步都必須足夠基本，能在有限的時間內(nèi)完成。

????????選項分析

????????A. 計算方法

• 這個選項太廣泛，計算方法可以包括各種數(shù)學(xué)計算、統(tǒng)計方法等，并不特指計算機科學(xué)中的算法。算法是計算方法中的一種，但不限于此。

????????B. 排序方法

• 排序是算法的一種常見應(yīng)用，特別是在數(shù)據(jù)處理和計算機程序中。然而，排序方法只描述了算法的一種類型，并不涵蓋算法的全部定義。

????????C. 解決某一問題的有限運算序列

• 這個選項非常準確地反映了算法的本質(zhì)。它指出算法是用于解決問題的一系列明確的運算步驟，且這些步驟是有限的。這符合算法應(yīng)有的特性，包括有限性、確定性、輸入、輸出和有效性。

????????D. 調(diào)度方法

• 調(diào)度方法通常指的是資源分配、任務(wù)調(diào)度等領(lǐng)域的特定算法。它是算法應(yīng)用的一個例子，但與排序方法一樣，它只描述了算法的一種用途，而非算法的定義。

????????最準確的選項是 C. 解決某一問題的有限運算序列。這個定義涵蓋了算法的基本特性和用途，提供了對算法概念的全面理解。它不僅突出了算法的結(jié)構(gòu)和目的，還強調(diào)了算法的普遍性和必要性，適用于計算機科學(xué)中解決問題的各種情況。因此，對于初學(xué)者來說，理解這一定義是學(xué)習(xí)計算機科學(xué)和算法的基礎(chǔ)。

? ? ? ? 筆記：

????????計算機算法定義:

????????算法 = 解決問題的明確步驟 + 有限操作 + 明確輸入輸出。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-857619.html

• 有限運算序列：算法是解決特定問題的一系列明確且有限的步驟。
• 明確指令：算法的每一步都必須具有明確性和確定性，不能含糊。
• 輸入和輸出：算法可能有輸入，總會有輸出，輸出是處理輸入的結(jié)果。
• 有效性：算法的操作必須簡單且實用，能在合理的時間內(nèi)完成。

到了這里，關(guān)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)練習(xí)-算法與時間復(fù)雜度的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！