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Algorithm 不同的参数如何影响时间复杂度的大O表示法

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Algorithm 不同的参数如何影响时间复杂度的大O表示法,algorithm,time-complexity,runtime,big-o,computer-science,Algorithm,Time Complexity,Runtime,Big O,Computer Science,例如，如果我的方法中有两个参数M和N，并且时间复杂度是O（M+N），为什么人们说O（M+N）而不是O（N），这是从O（2N）简化而来的？什么时候我们应该在大O符号中使用多个变量？这背后有什么道理吗？传递给参数的不同变量会如何影响增长率，为什么不将它们组合成一个变量用于大O？我想不出一个实例，说明传入的不同变量和参数会影响运行时。我刚开始研究数据结构和算法，所以我想知道。时间复杂性表示运行时是如何随输入大小的变化而变化的 传递给方法的两个变量表示输入的大小，它们都是两个不同的维度 如果M>>>N，

例如，如果我的方法中有两个参数M和N，并且时间复杂度是O（M+N），为什么人们说O（M+N）而不是O（N），这是从O（2N）简化而来的？什么时候我们应该在大O符号中使用多个变量？这背后有什么道理吗？传递给参数的不同变量会如何影响增长率，为什么不将它们组合成一个变量用于大O？我想不出一个实例，说明传入的不同变量和参数会影响运行时。我刚开始研究数据结构和算法，所以我想知道。

时间复杂性表示运行时是如何随输入大小的变化而变化的

传递给方法的两个变量表示输入的大小，它们都是两个不同的维度

如果
M>>>N
，则
O（M+N）
相当于
O（M）
，如果
N>>M
，则
O（M+N）
相当于
O（N）

只有当
M~N
时，我们才能组合
M
和
N
，即时间复杂度=
O（2*N）
或
O（2*M）
，这相当于
O（N）
或
O（M）

否则，
O（M+N）
是一种精确的表示时间复杂度的方法，它在
M
和
N
的约束条件下考虑了上述三种情况。老实说，大O符号是一种近似值。因为O（N*N+N）被认为是O（N*N）。然而，一个标准规则是，一个算法的整体大O表示法相当于它的最慢部分

范例

如果一个算法是O（N+logN）复杂度，那么它必须被写成O（N）复杂度。

因此，在这种情况下，我们有两个不同变量的输入大小，可以表示两个不同的大小，我们不能将它们组合成O（2N），因此它必须是O（M+N）？@plsdontbeangry Yes这两个变量是否会对时间复杂性的增长率产生不同的影响，因为这是我们进行O（M+N）的另一个原因？M的增长率可能比N的增长率更大，使我们做O（M+N），或者这不是为什么会这样的一个因素吗？