1.当算法的时间复杂度为O(n log n)时，这属于： {{ select(1) }}

• 常数时间
• 线性对数时间
• 平方时间
• 指数时间

2.以下函数的时间复杂度是：{{ select(2) }}

• O(n)
• O(n log n)
• O(log n)
• O(2^n)

3.当算法的时间复杂度为O(1)时，说明： {{ select(3) }}

• 与输入规模无关
• 线性增长
• 指数增长
• 对数增长

4.在旅行商问题中，5个城市的排列组合数是： {{ select(4) }}

• 24
• 120
• 720
• 5040

5.程序员尝试用二分查找在数组[5, 2, 9, 1, 5, 6]中查找数字9，但总是失败。失败的原因是： {{ select(5) }}

• 数组包含重复元素
• 目标值不存在
• 数组未排序
• 算法实现有误

6.小明在图书馆的索引系统中查找一本编号为"20231025"的书籍，索引是按编号有序排列的。若使用二分查找，最坏情况下需要检查多少次才能确定是否存在？（假设共有1,000,000本书） {{ select(6) }}

• 1,000,000次
• 500,000次
• 1000次
• 20次

7.某游戏排行榜前100名玩家的得分按降序排列。若想确认玩家"Alice"是否在榜，使用二分查找时发现中间位置的分数比Alice的分数低，下一步应： {{ select(7) }}

• 搜索左半部分
• 搜索右半部分
• 终止搜索
• 重新排序数组

8.某算法的时间复杂度为O(n³)，当输入规模扩大10倍时，运行时间大约变为原来的多少倍？ {{ select(8) }}

• 10倍
• 100倍
• 1000倍
• 1000倍

9.某游戏排行榜前1000名玩家的分数已排序。若玩家当前排名是第800名，使用二分查找时，第一次比较的中间位置是第 {{ input(9) }} 名。(初始 low=0，high=999)

10.对长度为n的数组，二分查找的时间复杂度是O(){{ input(10) }}，而线性查找的时间复杂度是O(){{ input(11) }}。