Ⅰ 長度為n的線性表採用順序存儲結構，在其第i個位置插入一個新元素的演算法時間復雜度為，求解
長度為n的線性表採用順序存儲結構，在其第i個位置插入一個新元素的演算法時間復雜度為，求解
Ⅱ 對於順序存儲的線性表，訪問結點和增加、刪除結點的時間復雜度為答案是O（1）和O（n）。為什麼
順序存儲可以實現「隨機存取」，因此訪問結點的時間復雜度為O(1)，而插入、刪除結點由於涉及到大量移動元素，故其時間復雜度為O(n)。
用存儲結點的物理位置來體現結點之間的邏輯關系的存儲方法。在高級語言中，一塊連續的存儲空間通常可用一個數組來表示。因此，順序存儲通常用一個數據元素類型的數組來存儲。最經典的順序存儲結構是順序表，將線性結構的元素按序存放在一個數組中。
(2)順序存儲插入新數據的復雜度擴展閱讀
數據元素之間的關系有兩種不同的表示方法：順序映象和非順序映象，並由此得到兩種不同的存儲結構：順序存儲結構和鏈式存儲結構。數據的存儲結構，也稱為數據的物理結構，是數據的邏輯結構在計算機中的實現。
鏈接存儲方法它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關系是由附加的指針欄位表示的。由此得到的存儲表示稱為鏈式存儲結構，鏈式存儲結構通常藉助於程序設計語言中的指針類型來實現。數據的鏈式存儲結構可用鏈接表來表示。
參考資料來源：搜狗網路-順序存儲
Ⅲ 1、在一個長度為n的順序表的表尾插入一個新元素的漸進時間復雜度為（ ）
課後答案是對的，不過是o(1)，不是0(1)。
一般來說，計算機演算法是問題規模n
的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做T(n)=Ο(f(n));
因此，問題的規模n
越大，演算法執行的時間的增長率與f(n)
的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度。
本題中，順序表表尾插入新元素僅需一次計算，且與n的大小無關，故f(n)=1，時間復雜度仍為o(1)。
Ⅳ 填空題1：對於一個長讀為n的順序存儲的線性表，在表尾插入元素的時間復雜度為（ ）。
對於一個長度為n的順序存儲的線性表，在表頭插入元素的時間復雜度為0(n)，在表尾插入元素的時間復雜度為0(1)。
順序存儲的線性表，是用數組實現的。在表尾插入元素，只要直接在表尾增加一個元素，並修改表的元素個數（加1）。所以其復雜度為0(1)。
(4)順序存儲插入新數據的復雜度擴展閱讀：
時間復雜度的計算方法：
1、一般情況下，演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n)，使得T(n)/f(n)的極限值（當n趨近於無窮大時）為不等於零的常數，則稱f(n)是T(n)的同數量級函數。
記作T(n)=O(f(n))，稱O(f(n)) 為演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。
分析：隨著模塊n的增大，演算法執行的時間的增長率和 f(n) 的增長率成正比，所以 f(n) 越小，演算法的時間復雜度越低，演算法的效率越高。
2、在計算時間復雜度的時候，先找出演算法的基本操作，然後根據相應的各語句確定它的執行次數，再找出 T(n) 的同數量級
（它的同數量級有以下：1，log2n，n，n log2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n!），找出後，f(n) = 該數量級，若 T(n)/f(n) 求極限可得到一常數c，則時間復雜度T(n) = O(f(n))
Ⅳ 在順序表中插入一個元素的時間復雜度是多少
最好情況：新元素插入到表尾, 則不需要移動元素
i = n+1, 循環0次; 即最好時間復雜度 = O(1)
最壞情況：新元素插入到表頭, 則表中的 n 個元素需要全部移動
i =1; 循環n次, 最壞時間復雜度 = O(n)
平均：新元素插入有(n+1)種選擇,即插入每個位置的概率都是 p= 1/(n+1)平均循環次數: = np+(n-1)p+…+1*p = n/2
即 平均時間復雜度 = O(n)
Ⅵ 簡述順序表的初始化操作和插入操作的過程，計算順序表插入過程的時間復雜度
插入操作的時間復雜度是O(n)
刪除操作的時間復雜度是O(n)
Pi(n-i+1)指的是插入i元素以後，需要移動的元素的個數，在第一個元素後面插入元素i需要移動n個元素，在第二個元素後面插入元素i需要移動元素（n-1）個元素；
依此論推，在第n個元素後面插入元素i需要移動1個元素，這是一個等差數列，首項為n，公差為1，最後一項是1，求和以後需要除以（n+1）就算出來結果了。
(6)順序存儲插入新數據的復雜度擴展閱讀：
一般情況下，演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n),使得當n趨近於無窮大時，T（n)/f (n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是T(n)的同數量級函數。記作T(n)=O(f(n)),稱O(f(n)) 為演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。
在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為一個常數，則時間復雜度為O(1),另外，在時間頻度不相同時，時間復雜度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4與T(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間復雜度相同，都為O(n2)。
Ⅶ 在一個長度為n的順序表的表尾插入一個新元素的漸進時間復雜度為
課後答案是對的，不過是o（1），不是0（1）。
一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做T(n)=Ο(f(n));
因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度。
本題中，順序表表尾插入新元素僅需一次計算，且與n的大小無關，故f（n）=1，時間復雜度仍為o（1）。