每次迭代n乘以4时的大O符号

是O(n)。

大O符号表示算法的时间复杂度，它描述了算法的执行时间随输入规模增长的趋势。在这个问题中，每次迭代n乘以4，即n*4，因此算法的时间复杂度为O(n)。这意味着算法的执行时间与输入规模n成正比，当n增长时，执行时间也相应增长。

以下是对大O符号的解释：

• O(1)：常数时间复杂度，算法的执行时间不随输入规模变化，例如访问数组元素。
• O(log n)：对数时间复杂度，算法的执行时间随输入规模的增加而增加，但增长速度较慢，例如二分查找。
• O(n)：线性时间复杂度，算法的执行时间与输入规模成线性关系，例如遍历数组。
• O(n^2)：平方时间复杂度，算法的执行时间与输入规模的平方成正比，例如嵌套循环。
• O(2^n)：指数时间复杂度，算法的执行时间随着输入规模的增加而急剧增加，例如求解子集问题。

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