从伪代码中辨别出哪个Big-O的规则是什么？

Big-O表示算法的时间复杂度，用于衡量算法的执行时间随输入规模增长的速度。在伪代码中，可以通过分析算法的执行步骤和循环结构来确定其时间复杂度。

常见的Big-O规则包括：

O(1)：常数时间复杂度，表示算法的执行时间与输入规模无关。例如，执行一次赋值操作或者返回一个常量值的操作。
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。
O(n)：线性时间复杂度，表示算法的执行时间与输入规模成线性关系。例如，遍历一个数组或者链表。
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，快速排序和归并排序算法。
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，嵌套循环遍历一个二维数组。
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。

根据伪代码中的循环结构和执行步骤，可以判断出算法的时间复杂度属于以上哪种规则。需要注意的是，伪代码中可能存在多个循环或者递归调用，需要综合考虑确定最终的时间复杂度。

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