求给定向量的质数的算法的时间复杂度

取决于所使用的算法。以下是两种常见的算法和它们的时间复杂度：

1. 蛮力法： 蛮力法是一种简单直观的算法，它通过逐个判断每个数是否为质数来求解给定向量的质数。该算法的时间复杂度为O(n√n)，其中n是向量中的元素个数。对于每个数i，需要判断是否存在从2到√i的因子。
2. 埃拉托斯特尼筛法： 埃拉托斯特尼筛法是一种高效的算法，用于筛选出给定范围内的所有质数。该算法的时间复杂度为O(nlog(log n))，其中n是向量中的最大元素。该算法通过不断排除已知质数的倍数来筛选质数，直到达到给定范围。

根据以上两种算法的时间复杂度，选择适合问题规模的算法。如果向量规模较小，可以使用蛮力法；如果向量规模较大，推荐使用埃拉托斯特尼筛法。腾讯云没有直接提供与质数相关的产品，但可以通过云计算提供的计算能力和存储服务来支持质数算法的运行。

注意：本回答并未涵盖云计算领域以外的其他专业知识和编程语言，如有需要，请单独提问。