工学
单选题在A算法中，当h（n）≡0时，则A算法演变为（）A 爬山法B 动态规划法C A*算法D 深度优先算法
题目
爬山法
动态规划法
A*算法
深度优先算法
相似问题和答案
第1题：
某算法的时间代价递推关系为T(n)=2T(n/2)+n，T(1)=1，则该算法的时间复杂度为______。
A．O(n)
B．
C．O(n2)
D．O(1)
解析：由时间代价严格推出时间复杂度比较复杂，对于这种题，可用特例验证，不过需要注意的是特例不能取太少，至少n取到5，这样规律基本就可以确定了。
T(1)=1
T(2)=2T(1)+2=4
T(3)=2T(1)+3=5
T(4)=2T(2)+4=12
T(5)=2T(2)+5=13
很容易排除D选项，其递增速率介于O(n)和O(nsup>2</sup>)之间，故选B。
第2题：
A对于任何的数据量，A算法的时间开销都比B算法小
B随着问题规模n的增大，A算法比B算法有效
C随着问题规模n的增大，B算法比A算法有效
D对于任何数据量，B算法的时间开销都比A算法小
第3题：
A、电梯算法
B、先来先服务算法
C、N步扫描
D、循环扫描
第4题：
● 若某算法在问题规模为 n 时，其基本操作的重复次数可由下式表示，则该算法的时间复杂度为 （64） 。
（64）A. O(n) B. O(n2) C. O(logn) D. O(nlogn)
第5题：
一个算法的时间复杂性通常用数量级形式表示，当一个算法的时间复杂性与问题的规模n无关时，则表示为 【】
一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。当一个算法的时间复杂性与问题的规模n无关时，则表示为O（1）
第6题：
[算法描述]
int index (RecType R[],int l,h,datatype key)
{int i=l,j=h;
while (i
if (R[j].key==key) return j;
while (i<=j && R[i].key
}
cout<<“Not find”; return 0;
}//index
第7题：
设求解某问题的递归算法如下： F(int n){ if n==1{ Move(1); } else{ F(n-1); Move(n); F(n-1); } } 求解该算法的计算时间时，仅考虑算法Move所进行的计算为主要计算，且Move为常数级算法，设算法Move的计算时间为k，当n=5时，算法F的计算时间为(42)。
A．7k
B．15k
C．31k
D．63k
解析：直接递归算法的计算时间可以根据递归调用形式对应写出其递推关系式。按照题目中描述的算法形式可知，算法F的计算时间T(n)的递推关系式为T(n)=2T(n-1)+1，其中两次递归调用F(n-1)用时2T(n-1)，算法Move的计算时间为常数，计为1。将上述递推关系式中常数1用k替换，求解可得T(n)=2n-1T(1)+k2i，易知T(1)=k，将n=5代入可得T(n)=2n-1T(1)+k2i=25-1k+k2i=24k+(20+21+22+23)k=31k。
第8题：
此题为判断题(对，错)。
第9题：
● 设某算法的计算时间表示为递推关系式T(n)= T(n-1) + n (n>0) 及T(0)=1，则该算法的时间复杂度为 （65） 。
第10题：
设求解某问题的递归算法如下：
F(int n){
if n=1 {
Move(1)
}else{
F(n-1)；
Move(n)；
F(n-1)；
}
}
求解该算法的计算时间时，仅考虑算法Move所做的计算为主要计算，且Move为常数级算法。则算法F的计算时间T(n)的递推关系式为(9)；设算法Move的计算时间为k，当 n=4时，算法F的计算时间为(10)。
A．T(n)=T(n-1)+1
B．T(n)=2T(n-1)
C．T(n)=2T(n-1)+1
D．T(n)=2T(n+1)+1