从一维数组a[n]中顺序查找出一个最大值元素的时间复杂度为（），输出一个二维数组b[m][n]中所有元素值的时间复杂度为（）。
题目
从一维数组a[n]中顺序查找出一个最大值元素的时间复杂度为（），输出一个二维数组b[m][n]中所有元素值的时间复杂度为（）。
相似考题
参考答案和解析
更多“从一维数组a[n]中顺序查找出一个最大值元素的时间复杂度为（），”相关问题
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第1题：
设二维数组a[1..m, 1..n] 含有m*n 个整数。 ① 写一个算法判断a中所有元素是否互不相同?输出相关信息(yes／no); ② 试分析算法的时间复杂度。参考答案：①判断二维数组中元素是否互不相同，只有逐个比较,找到一对相等的元素，就可结论为不是互不相同。如何达到每个元素同其它元素比较一次且只一次?在当前行，每个元素要同本行后面的元素比较一次(下面第一个循环控制变量p的for循环)，然后同第i+1行及以后各行元素比较一次，这就是循环控制变量k和p的二层for循环。
[算法描述]
int JudgEqual(ing a[m][n],int m,n)
//判断二维数组中所有元素是否互不相同，如是，返回1;否则，返回0。
{for(i=0;i
//只要有一个相同的，就结论不是互不相同
for(k=i+1;k
}// for(j=0;j
}//算法JudgEqual结束
②二维数组中的每一个元素同其它元素都比较一次，数组中共m*n个元素，第1个元素同其它m*n-1个元素比较，第2个元素同其它m*n-2 个元素比较，……，第m*n-1个元素同最后一个元素(m*n)比较一次,所以在元素互不相等时总的比较次数为 (m*n-1)+(m*n-2)+…+2+1=(m*n)(m*n-1)/2。在有相同元素时,可能第一次比较就相同,也可能最后一次比较时相同,设在(m*n-1)个位置上均可能相同,这时的平均比较次数约为(m*n)(m*n-1)/4，总的时间复杂度是O(n4)。
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第2题：
从一棵二叉搜索树中查找一个元素时，其时间复杂度大致为(18)。
A．O(1)
B．O(n)
C．
D．O(n2)
正确答案：C
解析：从一棵二叉搜索树中查找一个元素时，大约需要树的寓度次比较，即时间复杂度大致为。 -
第3题：
编程，找出长度为10\的数组中，数组元素的最大值和最小值，并输出。
答案：public class a{public static void main(String[] args){double x[]={25.3,56.3,15.3,125.25,465.36,456.32,458.21,456.325,4856.3215,41.6};double max=x[0];int i;for(i=0;i<10;i++){ if (max<=x[i])max=x[i];}double min=x[0];int j;for(j=0;i<10;i++){ if (min>=x[j])min=x[j];}System.out.println("最大数是"+max);System.out.println("最小数是"+min);}} -
第4题：
设一维数组中有n个数组元素，则读取第i个数组元素的平均时间复杂度为()。
答案：C解析：数组是随机存取的结构，所以读取第i个节点的时间复杂度为0(1)。 -
第5题：
从一维数组a[n]中顺序查找出一个最大值元素的时间复杂度为（），输出一个二维数组b[m][n]中所有元素值的时间复杂度为（）。
正确答案:O（n）；O（m*n） -
第6题：
对于一个长度为n的顺序存储的线性表，在表头插入元素的时间复杂度为（），在表尾插入元素的时间复杂度为（）
正确答案:O(n)；O(1) -
第7题：
给定线性序集中n个元素和一个整数k，1≤k≤n，要求找出这n个元素中第k小的元素，请设计一个最坏时间复杂度为O（n）的算法，并对其时间复杂度进行分析说明。
正确答案: 我们把这种算法叫做快速选择（quickselect）。令〡Si〡为Si中元素的个数，快速选择的步骤如下：
1）如果〡S〡=1，那么k=1并将S中的元素作为答案返回。如果正在使用小数组的截止方法且〡S〡≤CUTOFF，则将S排序并返回第k个最小元。
2）选取一个枢纽元v∈S。
3）将集合S-{v}分割成S1和S2，就像快速排序中所做的那样。
4）如果k≤〡S1〡，那么第K个最小元必然在S1中。在这种情况下，返回quickselect（S1，k），如果k=1+〡S1〡
，那么枢纽元就是第k个最小元，将它最为答案返回。否则，第k个最小元就在S2中，他是S2中的第（k-〡S1〡-1）个最小元。我们进行一次递归调用并返回quickselect（S2，k-〡S1〡-1）。
与快速排序对比，快速选择只进行了一次递归调用而不是两次。快速选择的最坏情形和快速排序的相同，也就是O（N=2）。直观看来，这是因为快速排序的最坏情形发生在S1和S2有一个是空的时候；于是，快速选择也就不是真的节省一次递归调用。不过平均运行时间是O（N）。具体分析类似快速排序的分析。
快速排序的实现甚至比抽象描述还要简单，当算法终止时，第k个最小元就在位置k-1上（因为数组开始于下标0）。这破坏了原来的排序；如果不希望这样，那么需要做一份拷贝。 -
第8题：
一维数组定义语句intn=10，a[n]；则（）
- A、数组长度为10
- B、数组中最后一个元素的下标是n-1
- C、数组中第一个元素是a[1]
- D、语法错
正确答案:D -
第9题：
单选题插入排序是一种简单实用的工具，在对数组排序时，我们可能用二分查找，对要插入的元素快速找到在已经排好元素序列中的位置。下面的描述中正确的是（）。A二分查找的时间复杂度为O（lgN），因此排序的时间复杂度为O（N*lgN）
B二分查找的时间复杂度为O（N），因此排序的时间复杂度为O（N*lgN）
C二分查找的时间复杂度为O（lgN），因此排序的时间复杂度为O（N*N）
D二分查找的时间复杂度为O（N），因此排序的时间复杂度为O（N*N）
正确答案： B解析： 暂无解析 -
第10题：
填空题从一维数组a[n]中顺序查找出一个最大值元素的时间复杂度为（），输出一个二维数组b[m][n]中所有元素值的时间复杂度为（）。正确答案： O（n）,O（m*n）解析： 暂无解析 -
第11题：
填空题以顺序查找方法从长度为n的顺序表或单链表中查找一个元素时，平均查找长度为（），时间复杂度为（）正确答案： (n+1)/2,O(n)解析： 暂无解析 -
第12题：
填空题以顺序查找方法从长度为n的线性表中查找一个元素时，平均查找长度为（），时间复杂度为（）。正确答案： （n+1）/2,O（n）解析： 暂无解析 -
第13题：
对于长度为n的顺序表，插入或删除表中元素的时间复杂度为【 】 ；对于顺序栈或队列，插入或删除表中元素的时间复杂度为【 】。
正确答案：O(n) O(1)
O(n) ,O(1) 解析：对于线性表的插入和删除，需要移动表中的元素，对于栈的插入和删除，只能在栈头进行操作；对于队列的插入或删除，只能在队尾或队头进行操作。 -
第14题：
编程，找出长度为10的数组中，数组元素的最大值，并输出。
答案：public class a{public static void main(String[] args){double x[]={25.3,56.3,15.3,125.25,465.36,456.32,458.21,456.325,4856.3215,41.6};double m= x[0];int i;for(i=0;i<10;i++){ if (m<=x[i])m=x[i];}System.out.println("最大数是"+m); }} -
第15题：
在二维数组M[0．．．n，0．．．m]中，访问某个元素的平均时间复杂度为______。
A．O(1)
B．O(nm)
C．O(m+n)
D．O(nn)
正确答案：A
解析：二维数组可以实现随机访问，因此访问时间复杂度为O(1)。 -
第16题：
在顺序表中删除一个元素的时间复杂度为()。
答案：C解析：删除顺序表中第i个元素，将顺序表第i个元素以后元素均向前移动一个位置，因此时间复杂度为0(n)。 -
第17题：
以顺序查找方法从长度为n的顺序表或单链表中查找一个元素时，平均查找长度为（），时间复杂度为（）
正确答案:(n+1)/2；O(n) -
第18题：
以顺序查找方法从长度为n的线性表中查找一个元素时，平均查找长度为（），时间复杂度为（）。
正确答案:（n+1）/2；O（n） -
第19题：
在一个用一维数组a[n]表示的顺序栈中，该栈所含元素的个数最少为（）个，最多为（）个
正确答案:0；n-1 -
第20题：
设一维数组中有n个数组元素，则读取第i个数组元素的平均时间复杂度为（）。
- A、O（n）
- B、O（nlog2n）
- C、O（1）
- D、O（n2）
正确答案:C -
第21题：
问答题我们通常采用大O形式来表示算法的时间复杂度。例如，在一个长度为n的顺序表中顺序查找一个数据元素的过程的时间复杂度为O（n），其中，n表示问题的规模。那么，O（1）表示什么？请举出一个例子加以说明。正确答案： O(1)表示时间复杂度与问题规模无关。例如，在堆栈或者队列中插入一个新的元素的过程的时间复杂度为O(1)。解析： 暂无解析 -
第22题：
填空题在一个用一维数组a[n]表示的顺序栈中，该栈所含元素的个数最少为（）个，最多为（）个正确答案： 0,n-1解析： 暂无解析 -
第23题：
填空题对于一个长度为n的顺序存储的线性表，在表头插入元素的时间复杂度为（），在表尾插入元素的时间复杂度为（）正确答案： O(n),O(1)解析： 暂无解析 -
第24题：
问答题给定线性序集中n个元素和一个整数k，1≤k≤n，要求找出这n个元素中第k小的元素，请设计一个最坏时间复杂度为O（n）的算法，并对其时间复杂度进行分析说明。正确答案： 我们把这种算法叫做快速选择（quickselect）。令〡Si〡为Si中元素的个数，快速选择的步骤如下：
1）如果〡S〡=1，那么k=1并将S中的元素作为答案返回。如果正在使用小数组的截止方法且〡S〡≤CUTOFF，则将S排序并返回第k个最小元。
2）选取一个枢纽元v∈S。
3）将集合S-{v}分割成S1和S2，就像快速排序中所做的那样。
4）如果k≤〡S1〡，那么第K个最小元必然在S1中。在这种情况下，返回quickselect（S1，k），如果k=1+〡S1〡
，那么枢纽元就是第k个最小元，将它最为答案返回。否则，第k个最小元就在S2中，他是S2中的第（k-〡S1〡-1）个最小元。我们进行一次递归调用并返回quickselect（S2，k-〡S1〡-1）。
与快速排序对比，快速选择只进行了一次递归调用而不是两次。快速选择的最坏情形和快速排序的相同，也就是O（N=2）。直观看来，这是因为快速排序的最坏情形发生在S1和S2有一个是空的时候；于是，快速选择也就不是真的节省一次递归调用。不过平均运行时间是O（N）。具体分析类似快速排序的分析。
快速排序的实现甚至比抽象描述还要简单，当算法终止时，第k个最小元就在位置k-1上（因为数组开始于下标0）。这破坏了原来的排序；如果不希望这样，那么需要做一份拷贝。解析： 暂无解析