找出代码的大O时间复杂度

代码的大O时间复杂度是一种衡量算法性能的指标，表示算法执行时间随输入规模增长的增长率。它描述了算法运行时间与问题规模之间的关系。

大O时间复杂度可以分为以下几种常见的情况：

1. O(1)：常数时间复杂度，表示算法的执行时间不随输入规模的增长而变化。例如，访问数组中的某个元素。
2. O(log n)：对数时间复杂度，表示算法的执行时间随输入规模的增长呈对数增长。例如，二分查找算法。
3. O(n)：线性时间复杂度，表示算法的执行时间随输入规模的增长呈线性增长。例如，遍历一个数组。
4. O(n log n)：线性对数时间复杂度，表示算法的执行时间随输入规模的增长呈线性对数增长。例如，快速排序算法。
5. O(n^2)：平方时间复杂度，表示算法的执行时间随输入规模的增长呈平方增长。例如，冒泡排序算法。
6. O(2^n)：指数时间复杂度，表示算法的执行时间随输入规模的增长呈指数增长。例如，求解斐波那契数列的递归算法。

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