注意点

• $O()是上界，\Omega()是下界，\Theta()是等价量，o()是严格上界，也就是不能同阶$

判断题

• the major task of algorithm analysis is to analyze the time complexity and space complexity
• $O(N^2)$ is the same as $O(1+2+3+...+N)$ （仅考虑阶数）
• any$N^k, k>0$ satisfies that it is greater than $log_p^N$

单选题

• 当我们比较不同的算法之间花费时间的speed of growth时，如果只相差一个常数项的倍数，那么可以说这两个算法的speed of growth是相同的。所以在我们讨论不同算法的speed of growth时我们只在讨论该算法的阶数。
• 第六题：仍然存疑！！这里指的space complexity指的是调用栈的深度还是指的暂时存储队列的长度？

算法题

• pop在这里的意思是“砰的一声”，也就是把气球给扎破了