【不叫賭俠的陳小刀】評論
(A) O(1) ＜ O(log n) ＜ O(n) ＜ O(n log n) ＜ O(n^2) ＜ O(2^n) ＜ O(n!)在這個排序中，我們將算法的時間複雜度按照增長率由小到大排列。這些符號表示了算法執行時間與輸入規模之間的關係。O(1)：表示常數時間複雜度，無論輸入規模如何增加，算法執行時間都保持不變。O(log n)：表示對數時間複雜度，隨著輸入規模的增加，算法執行時間以對數方式增加。O(n)：表示線性時間複雜度，算法執行時間與輸入規模成正比。O(n log n)：表示線性對數時間複雜度，隨著輸入規模的增加，算法執行時間以 n log n 的方式增加。O(n^2)：表示平方時間複雜度，算法執行時間與輸入規模的平方成正比。O(2^n)：表示指數時間複雜度，算法執行時間隨著輸入規模增加呈指數級增長。O(n!)：表示階乘時間複雜度，算法執行時間隨著輸入規模增加呈階乘級增長。根據這些定義，我們可以確定(A)是正確的排序，因為它按照增長率由小到大排列這些時間複雜度。