i=1;
  while( i<=n )
    i=i*3;

   x=n; //n>1
   y=0;
  while( x≥(y+1)*(y+1) )
      y++;

下面算法的时间复杂度为 ▁▁▁▁▁。

int foo(int n)

 {    int i, s = 0;  

  for (i = 1; i * i <= n; ++i)  

  {        s += i;    }   

 return s; }

long fact(long n)
{
if (n<=1) return 1；
return n*fact(n-1)；
}

for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
        ++x;

double Power(double x, int n)
{
double y = 1.0, p = x;
int t = n;
for (t = n; t > 0; t /= 2)
{
if (t % 2)
{
y *= p;
}
p *= p;
}
return y;
}

下面 Power 函数的时间复杂度为 ▁▁▁▁▁ 。

double Power(double x, int n)
{
double y;
if (n > 0)
{
y = Power(x, n / 2);
y *= y;
if (n % 2)
{
y *= x;
}
}
else
{
y = 1.0;
}
return y;
}

下面 SumPower 函数的时间复杂度为 ▁▁▁▁▁ 。

double SumPower(double x, int n)
{
double y;
if (n > 0)
{
y = SumPower(x, n - 1) * x + 1;
}
else
{
y = 1.0;
}
return y;
}

以下递归方法的时间复杂度是( )。

T(n)=1

T(n)=4T(n/2)+n2

Ⅰ.求解某一类问题的算法是唯一的

Ⅱ.算法必须在有限步操作之后停止

Ⅲ.算法的每一步操作必须是明确的，不能有歧义或含义模糊

Ⅳ.算法执行后一定产生确定的结果

P1: T(1)=1, T(N)=T(N/2)+1;

P2: T(1)=1, T(N)=2T(N/2)+1;

则下列关于两程序时间复杂度的结论中最准确的是：

for ( i=0; i<n; i++ )
for ( j=0; j<m; j++ )
        a[i][j]=0;

P1：T(n) = T(n/2) + 1, T(1)=1

P2：T(n) = 2T(n/2) + 1, T(1)=1

则下列关于P1和P2两个算法时间复杂度的结论中正确的是（ ）。