21.Big O 表示法是用來描述算法執行時間複雜度的方法，隨著輸入規模的增加，Big O 時間複雜度 從小到大的正確排序為?
(A) O(1) ＜ O(log n) ＜ O(n) ＜ O(n log n) ＜ O(n^2) ＜ O(2^n) ＜ O(n!)
(B) O(1) ＜ O(log n) ＜ O(n) ＜ O(n log n) ＜ O(n^2) ＜ O(n!) ＜ O(2^n)
(C) O(1) ＜ O(log n) ＜ O(n) ＜ O(n^2) ＜ O(n log n) ＜ O(2^n) ＜ O(n!)
(D) O(1) ＜ O(log n) ＜ O(n) ＜ O(n^2) ＜ O(n log n) ＜ O(n!) ＜ O(2^n)

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統計： A(16), B(9), C(1), D(1), E(0) #3108102

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#5829751
(A) O(1) ＜ O(log n) ...
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