iPAS 考題解析在評估機器學習演算法的計算複雜度時，O(n²) 的時間複雜度意味著什麼？

解析

正確答案：B. 演算法執行時間與 n 的平方成正比，資料量翻倍時計算時間增加為 4 倍

O(n²) 時間複雜度意味著執行時間與輸入規模的平方成正比。當資料量 n 翻倍時，計算時間增加為原來的 4 倍（2² = 4）。例如，樸素 KNN 的預測時間複雜度為 O(n)，而某些距離計算或矩陣運算可能為 O(n²)。

每個選項為什麼對或錯

• A 演算法執行時間與資料量 n 成正比 錯誤選項

  與 n 成正比是 O(n) 線性複雜度。

• B 演算法執行時間與 n 的平方成正比，資料量翻倍時計算時間增加為 4 倍 正解

  O(n²) 意味著時間與 n 的平方成正比，資料量翻倍增加 4 倍，此為正確描述。

• C 演算法執行時間為常數，不受資料量影響 錯誤選項

  常數時間是 O(1)。

• D 演算法執行時間呈指數成長 錯誤選項

  指數成長是 O(2^n)。

答案、題目或解析有問題？回報這題

題目 © 經濟部產業發展署，AITerms.tw 僅作教學解析使用，本站解析以 CC BY-NC-SA 4.0 授權。