计算一个算法时间复杂度通常可以计算（）、（）或计算步骤。

一个算法复杂性的高低体现在计算机运行该算法所需的时间和存储器资源上，因此算法的复杂性有（）复杂性和（）复杂性之分。

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一个算法复杂性的高低体现在计算机运行该算法所需的时间和存储器资源上，因此算法的复杂性有（）复杂性和空间复杂性之分。

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当一个确定性算法在最坏情况下的计算复杂性与其在平均情况下的计算复杂性有较大差别时，可以使用（）来消除或减少问题的好坏实例间的这种差别。

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以算法在所有输入下的计算量的（）作为算法的计算量，这种计算量称为算法的最坏情况时间复杂性。以算法在所有输入下的计算量的（）作为算法的计算量，这种计算量称为算法的平均时间复杂性。

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采用贪心算法的最优装载问题的主要计算量在于将集装箱依其重量从小到大排序，故算法的时间复杂度为（）。

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设S为C语言的语句，计算机执行下面算法时，算法的时间复杂度为（）。for（i=n-1；i>=0；i--）for（j=0；j

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裴波那契（Fibonacci）数列的定义为：它的第1项和第2项均为1，以后各项为其前两项之和。若裴波那契数列中的第n项用Fib（n）表示，则计算公式为： 试编写出计算Fib（n）的递归算法和非递归算法，并分析它们的时间复杂度和空间复杂度。

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已知有实现同一功能的两个算法，其时间复杂度分别为O（2n）和O（n10），假设现实计算机可连续运算的时间为107秒（100多天），又每秒可执行基本操作（根据这些操作来估算算法时间复杂度）105次。试问在此条件下，这两个算法可解问题的规模（即n值的范围）各为多少？哪个算法更适宜？请说明理由。

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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。

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