アルゴリズムの時間複雑度を評価し、O（n ^ 2）とO（logn）のどちらかに分類してください。
以下のアルゴリズムを考えてください：
```
for i in range(n):
  for j in range(n):
    print(i, j)
```
このアルゴリズムの時間複雑度はO（n ^ 2）です。

このアルゴリズムは2つのループがあり、内部のループが外部のループの数だけ実行されるため、このアルゴリズムはn^2回のステップを実行します。

時間複雑度をO（n ^ 2）と分類することは、アルゴリズムが大きくなると、実行時間が指数関数的に増加することを示しています。O（n ^ 2）のアルゴリズムは、大規模な入力がある場合には非効率であり、最適化が必要です。