Big o 最坏情况下的大O运行时

有人能帮我找到以下算法在

n

方面的最坏情况big-O运行时吗

// precondition: A contains only positive numbers
public int[] four(int A[])
{
    int n=A.length;
    int[] B = new int[n];
    int max;
    for (int k=n-1; k >= 0; k--) {
        max = findMax(A);  //call to findMax above
        B[k]=A[max];
        A[max]=-1;
    }
    return B; 
}

整个操作将花费O（n^2）时间，因为循环运行了O（n）次，其中一个操作的时间复杂度为O（n），假设findmax（）将花费O（n），这在[]是加扰数组的情况下很常见

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这本身看起来是使用2个数组进行选择排序。

代码的复杂性取决于

findMax（）的复杂性。

当算法从

n-1

到

0

计数一次时，时间复杂度为

O（n⋅f（n））

，其中

f（n）

是

findMax（）的复杂性

A
被假定为未排序的，因为您正在对其进行排序。所以
findMax（）
可能是一个复杂度为
O（n）
的线性搜索

因此，总体复杂性将是
O（n²）
取决于findMax，否则它只是O（n），其中n是A的长度。如何实现
findMax（）
？
// precondition: A contains only positive numbers
public int[] four(int A[])
{
    int n=A.length; //constant operation
    int[] B = new int[n]; //constant operation
    int max; //constant operation
    for (int k=n-1; k >= 0; k--) { //iterates through n times
        max = findMax(A);  //call to findMax above //will take complexity of O(n) assuming A is scrambled, 
        B[k]=A[max]; //constant operation
        A[max]=-1; //constant operation
    }
    return B; //constant operation 
}