Para entender a complexidade de um algoritmo, é importante saber que a notação \(O(n^2)\) indica que o tempo de execução do algoritmo cresce proporcionalmente ao quadrado do tamanho da entrada \(n\). Vamos analisar as alternativas: a) No pior caso, ele cresce como \(n^2\), mas no melhor caso pode ser menor. - Esta opção é verdadeira, pois a complexidade \(O(n^2)\) refere-se ao pior caso, e no melhor caso pode ser menor. b) O algoritmo cresce exatamente proporcional a \(n^2\), tanto no melhor quanto no pior caso. - Esta opção não é correta, pois a complexidade \(O(n^2)\) não garante que o crescimento será sempre \(n^2\) em todos os casos. c) O algoritmo nunca terá crescimento maior que \(n^2\). - Esta opção é verdadeira, mas não é a definição mais precisa da complexidade. d) O algoritmo é linear. - Esta opção é falsa, pois \(O(n^2)\) é uma complexidade quadrática, não linear. A alternativa correta é: a) No pior caso, ele cresce como \(n^2\), mas no melhor caso pode ser menor.