在信息学竞赛中，时间复杂度和数据范围是非常重要的概念。时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个参数，它是对算法执行时间增长速度的一种描述。数据范围则是这个算法能够处理的数据的规模。理解这两个概念对于编写高效的代码至关重要。

一般来说，我们假设 C++ 每秒钟可以执行大约 次运算。根据这个假设，我们可以估算出各种常见算法对应的数据范围。下面我们将列出一些常见的时间复杂度和它们所对应的数据范围。

1.O1

常数时间复杂度意味着无论输入数据的规模如何，算法的执行时间都保持不变。因此，对于常数时间复杂度的算法，数据范围理论上是无限的。

2.O(logn)

对数时间复杂度的算法，其执行时间以对数速度增长，因此可以处理非常大的数据范围。例如，二分查找就是一个时间复杂度为的算法。

在这种情况下，如果 n 小于等于 10 的 18 次方 ，那么它是可以接受的。

3.O(n)

线性时间复杂度的算法，其执行时间随着输入数据的规模线性增长。例如，遍历数组、链表等操作的时间复杂度就是 。

在这种情况下，如果 n 小于等于 10 的 8 次方 ，那么它是可以接受的。

4.O(nlogn)

线性对数时间复杂度的算法，其执行时间是输入数据规模和输入数据规模的对数的乘积。例如，快速排序、归并排序等算法的时间复杂度就是 。

在这种情况下，如果 n 小于等于 10 的 7 次方 ，那么它是可以接受的。

5.o(n^2)

平方时间复杂度的算法，其执行时间随着输入数据的规模的平方增长。例如，冒泡排序、选择排序等算法的时间复杂度就是 。

在这种情况下，如果 n 小于等于 10 的 4 次方，那么它是可以接受的。

对于一些更复杂的算法，时间复杂度可能会超过 。这些通常涉及到更复杂的数据结构和算法设计。

6.O(n^3)

立方时间复杂度的算法，其执行时间随着输入数据的规模的立方增长。例如，常见的三重循环或者一些图论算法（如Floyd-Warshall算法）的时间复杂度就是 。

在这种情况下，如果 n 小于等于800 ，那么它是可以接受的。

7.O(2^n)

指数时间复杂度的算法，其执行时间随着输入数据的规模指数增长。一般来说，这类算法只能处理非常小的数据范围。例如，经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）的暴力解法就是一个时间复杂度为 的算法。

在这种情况下，如果 n 小于等于400 ，那么它是可以接受的。

8.O(n!)

阶乘时间复杂度的算法，其执行时间随着输入数据的规模的阶乘增长。这类算法也只能处理非常小的数据范围。例如，全排列问题的暴力解法就是一个时间复杂度为 的算法。

在这种情况下，如果 n 小于等于10，那么它是可以接受的。

以上只是一种粗略的估计，实际的情况可能会有所偏差。实际的程序执行时间不仅与算法的时间复杂度有关，还与硬件性能、编译器优化等因素有关。所以，这仅仅是一个参考，对于特定的算法和特定的问题，可能需要进一步的分析和调整。