description
演算法複雜度一般分為：時間複雜度、空間複雜度、程式設計複雜度。 這三個複雜度本身是矛盾體，不能一味地追求降低某一複雜度，否則會帶來其他複雜度的增加。在權衡各方面的情況下，降低時間複雜度成為本課程學習的重點之一。 請計算下面幾個程式段的複雜程度，分別用1、logn、n、nlogn、n2、n3或2^n來表示
程式片段1：
x=x+1;
程式片段2：
for(k=1;k<=n;k++)
程式片段3： for(k=1,t=1;k<=n;k++) 程式片段4： for(k=1;k<=n;k++) 程式片段5： m=0; for(k=1,t=1;k<=n;k++) 程式片段6： m=0; for(k=1;k<=n;k++) 程式片段7： m=0; for(k=1;k<=n;k++)
input
多組測試資料，首先在第一行輸入整數t表示提問次數 然後是n行，每行是1個整數，表示程式片段號
output
對於每次提問，在1行輸出對應程式片段對應的複雜程度（注意必須按前面提示的輸出，注意大小寫
sample input21
2sample output1n
演算法入門計算時間複雜度；還不是特別熟練，繼續訓練
#include int main()
} return 0;
}
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