算法的时间复杂性，可以表达为关于问题规模n的一个函数T（n），T（n）可以用大O表示法来处理。问T（n）=O（f（n））是什么意思？正确的是（）

算法的复杂性有（）复杂性和（）复杂性之分。 算法的复杂性有空间复杂性和复杂性之分（） 若n表示问题的规模、O（f（n））表示算法的时间复杂度随n变化的增长趋势，则算法时间复杂度最小的是（）。 算法的复杂性指的是（）和空间复杂性。 某个算法的时间复杂度递归式T（n）=T（n-1）+n，其中n为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（），若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加（）倍 某个算法的时间复杂度递归式T（n）=T（n-1）+n，其中n为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（62），若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加（63）倍。 某个算法的时间复杂度递归式 T(n)=T(n-1)+n ，其中 n 为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（ 此空作答 ），若问题的规模增加了 16 倍，则运行时间增加（ ）倍。 某个算法的时间复杂度递归式 T（n）=T（n-1）+n ，其中 n 为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（），若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加（此空作答）倍 某个算法的时间复杂度递归式 T(n)=T(n-1)+n ，其中 n 为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（ ），若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加（ 此空作答）倍。 已知算法 A 的运行时间函数为 T（n）=8T（n/2）+n2 ，其中 n 表示问题的规模，另已知算法 B 的运行时间函数为 T（n）=XT（n/4）+n2 ，其中 n 表示问题的规模。对充分大的 n ，若要算法 B 比算法 A 快，则 X 的最大值为（） 已知算法 A 的运行时间函数为 T(n)=8T(n/2)+n2 ，其中 n 表示问题的规模，另已知算法 B 的运行时间函数为 T(n)=XT(n/4)+n2 ，其中 n 表示问题的规模。对充分大的 n ，若要算法 B 比算法 A 快，则 X 的最大值为（）。 某个算法的时间复杂度递归式T(n)=T(n-1)+n，其中n为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（请作答此空 ），若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加（）倍。 某个算法的时间复杂度递归式T(n)=T(n-1)+n，其中n为问题的规模，则该算法的渐进时间复杂度为（），若问题的规模增加了16倍，则运行时间增加（请作答此空）倍。 在一般情况下，一个算法的时间复杂度是的函数 某算法的时间复杂度表达式为T（n）=an2+bnlgn+cn+d，其中，n为问题的规模，a、b、c和d为常数，用O表示其渐近时间复杂度为（　　）。 可以通过硬件升级来降低算法复杂性。（ ） 可以通过硬件升级来降低算法复杂性。（ ） 算法复杂性与无关（） 软件的复杂性主要体现在程序的复杂性。（ ?）是度量软件复杂性的一个主要参数 若一个算法中的语句频度之和为T(n)=7n+4n2，则算法的时间复杂度为