Para responder à sua pergunta sobre a complexidade dos algoritmos, é fundamental entender o que cada tipo de complexidade significa: A) Complexidade linear: O tempo de execução cresce de forma proporcional ao tamanho da entrada (n). Exemplo: O(n). B) Complexidade exponencial: O tempo de execução cresce de forma exponencial em relação ao tamanho da entrada. Exemplo: O(2^n). C) Complexidade logarítmica: O tempo de execução cresce de forma logarítmica em relação ao tamanho da entrada. Exemplo: O(log n). D) Complexidade constante: O tempo de execução permanece constante, independentemente do tamanho da entrada. Exemplo: O(1). E) Complexidade quadrática: O tempo de execução cresce proporcionalmente ao quadrado do tamanho da entrada. Exemplo: O(n^2). Como você mencionou que há um quadro com o tempo de execução de diversos tipos de algoritmos, mas não forneceu a imagem, não posso analisar diretamente os dados apresentados. Entretanto, se você puder identificar qual é o padrão de crescimento do tempo de execução em relação ao tamanho n, você poderá escolher a alternativa correta. Se o tempo de execução aumenta linearmente, escolha A; se aumenta exponencialmente, escolha B; se aumenta logaritmicamente, escolha C; se é constante, escolha D; e se aumenta ao quadrado, escolha E. Se precisar de mais ajuda, você terá que criar uma nova pergunta.