设n是描述问题规模的非负整数，下面程序的时间复杂都是（）

X=2;

While(x<n/2)

   x=2*x;

下面程序段的时间复杂度是（）

count=0；

for （k=1;k<=n;k*=2）

   for (j=1;j<=n;j++)

     count++;

以下程序段中语句“x++；”的语句频度为（ ）

for(i=1；i<=n; i++）

  for(j=1; j<=i; j++)

    for(k=1; k<=j; k++)

以下程序中语句“m++”的语言频度为（ ）

Int m=0，i，j；

for （i=1；i<=n; i++ ）

  for( j=1; j<=2*i; j++)

    m++;

下面说法错误的是（）

（1）算法原地工作的含义是指不需要额外的辅助空间；

（2）在相同的规模n下，复杂度（含图）的算法在时间上总是优于复杂度（含图）的算法

（3）所谓时间复杂度是指最坏情况下，估算算法执行时间的一个上界

（4） 某算法的时间复杂度为（含图）,表明该算法的执行时间与（含图）成正比

下面算法将一维数组a中的n个数逆序存放到元数组中，空间复杂度为（）

for （i=0; i<n;i++)

     b[i]=a[n-i-1];

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

     a[i]=b[i];

下面算法将一维数组a中的n个数逆序放到原数组中，空间复杂度为（）

for(i=0; i<n/2;i++){

  t=a[i];

  a[i]=a[n-i-1];

  a[n-i-t]=t;

}