某算法的部分流程图如右图所示,执行这部分流程后,输出a,b的值分别是 
本题考查算法复杂度的分析能力,需要理解大O表示法和常见算法的时间复杂度。
常见误区:混淆不同增长量级,忘记考虑递归算法的复杂度计算,主定理使用不当。
核心概念:时间复杂度大O表示法描述算法运行时间随输入规模增长的增长趋势。常见量级:O(1) < O(log n) < O(n) < O(n log n) < O(n^2) < O(2^n)。
推导分析:循环嵌套时复杂度相乘,顺序执行时取最大值;递归算法复杂度可用主定理求解。
避坑指南:大O表示忽略常数和低阶项;最坏情况和平均情况复杂度可能不同。
解题技巧:分析循环次数和递归深度来确定复杂度。