在一般情况下，一个算法的时间复杂度是（）的函数。

使用二分搜索算法在n个有序元素表中搜索一个特定元素，在最佳情况下，搜索的时间复杂性为O（），在最坏情况下，搜索的时间复杂性为O（）。

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直接选择排序算法在最好情况下的时间复杂度为O（n）。

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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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在算法复杂性分析中，O、Ω、Θ这三个记号的意义是什么？在忽略常数因子的情况下，O、Ω、Θ分别提供了算法运行时间的什么界？

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若在矩阵A中存在一个元素ai，j（0≤i≤n-1，0≤j≤m-1），该元素是第i行元素中最小值且又是第j列元素中最大值，则称此元素为该矩阵的一个马鞍点。假设以二维数组存储矩阵A，试设计一个求该矩阵所有马鞍点的算法，并分析最坏情况下的时间复杂度。

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算法设计（要求：算法用伪代码和C++描述，并分析最坏情况下的时间复杂度）

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算法设计（要求：算法用伪代码和C++描述，并分析最坏情况下的时间复杂度）

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算法设计（要求：算法用伪代码和C++描述，并分析最坏情况下的时间复杂度）

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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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