这是顺序表，在表尾插入，不需要移动元素，所以复杂度还是时间复杂性的量级为O(1)。
这种渐进估计对算法的理论分析和大致比较是非常有价值的，但在实践中细节也可能造成差异。例如，一个低附加代价的O(n2)算法在n较小的情况下可能比一个高附加代价的 O(nlogn)算法运行得更快。当然，随着n足够大以后，具有较慢上升函数的算法必然工作得更快。
扩展资料：
为了计算时间复杂度，通常会估计算法的操作单元数量，每个单元运行的时间都是相同的。因此，总运行时间和算法的操作单元数量最多相差一个常量系数。
相同大小的不同输入值仍可能造成算法的运行时间不同，因此我们通常使用算法的最坏情况复杂度，记为T(n)，定义为任何大小的输入n所需的最大运行时间。另一种较少使用的方法是平均情况复杂度，通常有特别指定才会使用。
时间复杂度可以用函数T(n) 的自然特性加以分类，举例来说，有着T(n) =O(n) 的算法被称作“线性时间算法”；而T(n) =O(M^n) 和M= O(T(n)) ，其中M≥n> 1 的算法被称作“指数时间算法”。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 推荐于2017-12-23
这是顺序表，查找应该是O（1）（注：顺序表的随机存取特性），又是在表尾插入，不需要移动元素，所以复杂度还是O（1）。本回答被网友采纳
第2个回答 2017-09-19
每次都要查询到最后然后插入，就是遍历时间复杂度为O(N)本回答被提问者采纳
相似回答