3.以下算法是时间复杂度为（ ）。 void fun（int n）{ int i=1; while(i<=n) i=i*2; } A.O(n) B.O(n2) C.O(nlog2n) D.O(log2n)为什么选D

选项 D.O(log2n) 是因为在每次循环中，变量 i 的值都会乘以 2，即 i = i * 2。假设 n 是输入的参数，初始时 i=1。在循环执行的过程中，i 的值会不断增加，直到它的值大于 n。因为每次乘以 2，i 的增长速度是指数级别的，所以时间复杂度是对数级别的。具体来说，循环的次数是 log2n（以 2 为底的 n 的对数），因此算法的时间复杂度是 O(log2n)。

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4.有以下算法，其时间复杂度为（ ）。 Void fun（int n）{ int i=0; While(i*i*i<=n) i=i++; } A.O(n) B.O(nlogn) C.O() D.O()

根据给出的算法，可以看出循环的条件是 i 的立方小于等于 n。在每次循环中，i 的值会递增，并且循环次数取决于 i 的增长速度。因为 i 是从 0 开始递增，直到 i 的立方大于 n，所以循环次数近似等于 n 的立方根。因此，该算法的时间复杂度是 O(n^(1/3))。选项 C 和 D 都是空白选项，没有给出具体的时间复杂度，所以正确答案应该是空白选项。

4. 分析下列算法的时间复杂度 int Q(int n) { if (n == 1) return 1; else return Q(n - 1) + 2 * n - 1; }

### 回答1：
这个算法是一个递归算法，它的时间复杂度可以通过递推式求解。假设 T(n) 表示执行 Q(n) 的时间复杂度，则有：

T(n) = T(n-1) + O(1)

其中，O(1) 表示常数时间。根据递推式，可以得到：

T(n) = T(n-1) + O(1)
= T(n-2) + O(1) + O(1)
= T(n-3) + O(1) + O(1) + O(1)
= ...
= T(1) + O(n)

因为 Q(1) 的时间复杂度为 O(1)，所以 T(1) = O(1)。因此，可以得到 Q(n) 的时间复杂度为 O(n)。

### 回答2：
这个算法是一个递归算法，递归函数的目的是返回一个值。在递归函数中，首先进行了一个判断，如果n等于1，直接返回1。否则，递归调用函数本身，并将参数n减去1作为函数的参数，并对结果乘以2，再减去1作为返回值。因此，这个递归函数的时间复杂度可以用递归树来进行分析。

首先，函数Q(1)是递归终止条件，它的时间复杂度是常数时间O(1)。
对于其他的情况，可以将递归函数看作一个递归树，每一层都有一个递归调用，直到递归结束条件满足。假设参数n的初始值为k，那么递归树的层数为k，每一层的时间复杂度都是O(1)。递归树的总时间复杂度为O(k)。

因此，这个算法的时间复杂度为O(k)。根据实际情况，k的取值范围不同，时间复杂度的差异也会有所不同。

### 回答3：
这个算法是一个递归算法，用于计算数列Q(n)的值。

在算法中，首先判断n是否等于1，如果等于1，则返回1。这是递归算法的出口条件。

如果n不等于1，则调用函数自身来计算Q(n-1)的值，并将其乘以2n-1。这里的2n-1是常数项。

递归算法的特点是将大问题分解为一个或多个与原问题相似的小问题来求解。在这个算法中，每次递归调用都将问题规模减1，直到问题规模缩小到最小的情况，即n=1时的情况。然后通过将问题规模不断缩小的过程，逐步解决原问题。

假设这个递归算法的时间复杂度为T(n)，则有以下推导：

1. 当n=1时，算法直接返回结果，时间复杂度为O(1)。

2. 当n>1时，递归调用函数自身，问题规模减1，所以可以将时间复杂度记为T(n-1)。

3. 同时，在递归调用后还进行了乘法和减法运算，这两个操作的时间复杂度都可以看作是O(1)。

综上所述，有以下递推式：
T(n) = T(n-1) + O(1)

根据递推式，可以得到时间复杂度为O(n)。

所以，该算法的时间复杂度为O(n)。