(C)O(n3)；
(D)上述都不对；
答案：B 解释：
本题考查时间复杂性，和大“O”记法；具体分析如下： (10) sum=0； 1次 (20) For(i=1; i<=n; i++) n次 (30) For(j=1; j<=n; j++) n2次 (40) For(k=1; k<=5; k++) 5 n2次 (50) sum=sum+1； 5 n2次
T(n)= 11n2 + n + 1 = O(n2)，所以正确答案选B； 具体内容请参考课堂视频“高级问题初探: 算法分析与计算复杂性”和第七章课件；
(6)阅读下面的程序，其时间复杂度为_________?
A. O(1) B. O(n) C. O(n2) D. O(n*log n)
int index = 5; int condition=1;
if (condition==1) then index++;
else index--； for i = 1 to 100 for j = 1 to 200 index=index+2;
答案：A 解释： 本题考查时间复杂性，和大“O”记法；具体分析如下：
int index = 5; 1次 int condition=1; 1次 if (condition==1) then 1次 index++; 1次
else index--； for i = 1 to 100 100次 for j = 1 to 200 200×100次 index=index+2; 200×100次 所以T(n)=O(1)，正确答案选A； 具体内容请参考课堂视频“高级问题初探: 算法分析与计算复杂性”和第七章课件；
(7)为什么要评估算法的复杂性？下列说法不正确的是_________。
(A)当算法的时间复杂性量级为多项式函数时，计算机是能够完成计算的；
(B)当算法的时间复杂性量级为非多项式函数时，如指数函数、阶乘函数时，计算机是不能够完成计算的；
(C)当算法的时间复杂性量级为非多项式函数时，如指数函数、阶乘函数时，对于大规模问题，计算机是不能够完成计算的；
(D)上述说法有不正确的；
答案：B 解释：
本题考查算法分析与计算复杂性；
当算法的时间复杂度的表示函数是一个多项式时，如O(n2)时，则计算机对于大规模问题是可以处理的。当算法的时间复杂度是用指数函数表示时，如O(2n)，当n很大（如10000）时计算机是无法处理的，在计算复杂性中将这一类问题被称为难解性问题。所以对于B的表达，只有当n很大时，属于大规模问题时，计算机才不能完成，表达不精确，所以正确答案为B； 具体内容请参考课堂视频“高级问题初探: 算法分析与计算复杂性”和第七章课件；
(*8)算法的时间复杂性T(n)，可以通过评估算法基本语句的执行次数来获得。分析下列算法的时间复杂性。
Start of the algorithm(算法开始)
(1) 输入结点的数目n；
(2) 当前最短路径Path设为空，当前最短距离Dtemp设为最大值；
注：一个路径是n个结点的一个组合，任何一个结点在路经中不能重复出现 (3) 组合一条新路径NewPath并计算该路径的距离D； (4) 如果D
(5) 如果所有路径组合完毕，则结束；否则转第(3)步继续执行； (6) 输出Path及Dtemp； End of the algorith