C++是一种广泛使用的编程语言，它可以用来解决各种算法问题。针对不同的问题类型，C++算法题目也可以被分成多个类别。本文将介绍一些常见的C++算法题目分类，并进行求和计算。

1. 排序算法

排序算法是C++算法题目的一个重要分类。它包括各种排序方式，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。这类题目要求学生掌握排序算法的原理，以及如何在C++中实现它们。如果我们将这些算法所需的时间复杂度相加，我们可以得到以下结果：

O(n^2) + O(n*log(n)) + O(n*log(n)) + O(n*log(n))

因此，排序算法的时间复杂度为O(n^2)或O(n*log(n))。

2. 字符串处理算法

字符串处理算法也是一个重要的C++算法题目类别。这类问题涉及字符串比较、拼接、截取、替换和查找等操作。在这些问题中，使用字符串和字符数组来存储数据是非常重要的。如果我们将时间复杂度相加，我们可以得到以下结果：

O(n) + O(n) + O(n) + O(n) + O(n*log(n))

因此，字符串处理算法的时间复杂度为O(n)或O(n*log(n))。

3. 动态规划算法

动态规划算法也是一个C++算法题目的重要分类。它在解决最优化问题时特别有效。这类问题要求我们找到一种最优的解决方案，并且在计算中使用了大量的数据结构和算法。如果我们将时间复杂度相加，我们可以得到以下结果：

O(n*t)

因此，动态规划算法的时间复杂度为O(n*t)。

4. 图算法

图算法是另一个C++算法题目的重要分类。它要求我们对图形数据进行读取、存储、分析和修改。这类问题中，我们需要使用数据结构来表示图形和算法来找到它们之间的关系。相加时间复杂度得到以下结果：

O(n^2) + O(n*log(n)) + O(n*log(n)) + O(n*t)

因此，图算法的时间复杂度为O(n^2)或O(n*log(n))。

总结

通过对以上四个C++算法题目分类的求和计算，我们可以发现，这些分类的时间复杂度大多在O(n^2)或O(n*log(n))之内。如果你正在学习C++算法，了解这些题目分类和时间复杂度对你的学习将非常有帮助。

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