向一个有127个元素的顺序表中插入一个新元素并保持原来顺序不变，平均要移动  的元素个数为    （   ）。

A．8      B．63.5        C．63      D．7

算法的时间复杂度取决于（    ）。

A．问题的规模   B．待处理数据的初态

C．计算机的配置   D．A和B

程序段

for (i = n-1; i >= 1; i--)

    for (j = 1; j <= i; j++)

        if (a[j] > a[j+1])

            {temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1] = temp;}

其中n为正整数，则最后一行的语句频度在最坏的情况下是(     )。

A)O(n)            B)O(nlogn)            C)O(n*n*n)            D)O(n*n)

下面程序段的时间复杂度为（）。

i=1;

while(i<=n)

i=i*3;

(A) O(n)       (B) O(3n)

(C) O(log₃n)   (D) O(n³)

A）最坏情况下的时间复杂度一定高于平均情况的时间复杂度

B）时间复杂度与所用的计算工具无关

C）对同一个问题，采用不同的算法，则它们的时间复杂度是相同的

D）时间复杂度与采用的算法描述语言有关

2¹⁰⁰，（3/2)ⁿ , (2/3)ⁿ , (4/3)ⁿ按增长率从小到大的顺序排列正确的是（）

^{A. 2100，（3/2)n , (2/3)n , (4/3)n}

^{B. （3/2)n , (2/3)n , (4/3)n，2100}

^{C. (2/3)n , 2100，（3/2)n ,  (4/3)n}

^{D. (2/3)n , 2100， (4/3)n，（3/2)n}

算法分析的两个主要方面是（）。

(A) 空间复杂度和时间复杂度

(B) 正确性和简明性

        (C) 可读性和文档性 

        (D) 数据复杂性和程序复杂性 

在n个结点的顺序表中，算法的时间复杂度是O(1)的操作是（   ）。

A．访问第i个结点（1≤i≤n）和求第i个结点的直接前驱（2≤i≤n）

B．在第i个结点后插入一个新结点（1≤i≤n）

C．删除第i个结点（1≤i≤n）

D．将n个结点从小到大排序

在下面的程序段中，对x的赋值语句的频度为(     )。

for (i = 1; i <= n; i++)

   for (j = 1; j <= n; j++)

      x = x+1;

A)O(2n)            B)O(n)            C)O(n²)            D)O(logn)

算法的计算量的大小称为计算的（   ）。

A）效率   B）复杂性  C）现实性  D）难度

设 n 为正整数，利用大 “O(·) ”记号，将下列程序段的执行时间表示为 n 的函数，则下面 程序段的时间复杂度为 。 

i=1;

 k=0; 

 while(i<n) 

{ 

k=k+10*i;

i++; 

}

一个算法的效率可分为效率和效率。

下程序段的时间复杂度

x=90; y=100; 

while(y>0)

if(x>100)

 {x=x-10;y--;}

else x++;

for(i=1，t=1，s=0；i<=n；i++){t=t*i；s=s+t；}的时间复杂度为。

下面程序段的时间复杂度为（n>1）。

for (i=1;i<=n;i++)

    for (j=1;j<=i;j++)

    x=x+1;

算法时间复杂度的分析通常有两种方法，即和的方法，通常我们对算法求时间复杂度时，采用后一种方法。

i=1;while(i<=n){i=i*3;}的时间复杂度为

数据结构中评价算法的两个重要指标是和。

算法的计算量的大小称为计算的

有实现同一功能的两个算法A1和A2，其中A1的时间复杂度为T1=O(2ⁿ),A2的时间复杂度为T2=O(n²），仅就时间复杂度而言，请具体分析这两个算法哪一个好。