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Algorithm 连续执行的时间复杂性_Algorithm_Time Complexity - Fatal编程技术网
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Algorithm 连续执行的时间复杂性

algorithm time-complexity

Algorithm 连续执行的时间复杂性,algorithm,time-complexity,Algorithm,Time Complexity,我有3种算法（A1、A2和A3），它们的估计时间复杂度分别是O（n logn）、O（kn）和O（qn），其中K和Q是动作的不同参数。然后我有第四个算法连续运行这三个算法（每个算法都需要前一个算法的结果） 我不知道该如何估计这套算法的总复杂度。据我所知，O（n logn）的增长速度比O（kn）和O（qn）快，因此时间消耗中最重要的部分将是A1，这可能是足够大的n最相关的行为。但这并不能反映出即使在A1完成之后，A2和A3仍然需要很多时间 所以我想知道，我该怎么解释呢？仅仅说复杂性是O（n logn

我有3种算法（A1、A2和A3），它们的估计时间复杂度分别是
O（n logn）
、
O（kn）
和
O（qn）
，其中K和Q是动作的不同参数。然后我有第四个算法连续运行这三个算法（每个算法都需要前一个算法的结果）

我不知道该如何估计这套算法的总复杂度。据我所知，
O（n logn）
的增长速度比
O（kn）
和
O（qn）
快，因此时间消耗中最重要的部分将是A1，这可能是足够大的
n
最相关的行为。但这并不能反映出即使在A1完成之后，A2和A3仍然需要很多时间

所以我想知道，我该怎么解释呢？仅仅说复杂性是
O（n logn）
就够了吗

总时间复杂度为：

O（n对数n）+O（kn）+O（qn）

如果假设
K
和
Q
是增长速度慢于或类似于
logn
的参数，则总时间复杂度为：

O（n日志n）

因为我们使用的是大o符号。否则，总时间复杂度为初始和（或其一部分）

这样做的目的是当
n
增长时，保持将支配另一个术语的术语。

参见