Java 我的程序的时间复杂性

我想知道这个方法中我的算法的精确时间复杂度。我认为它是nlogn，因为它使用array.sort

public static int largestElement(int[] num) throws NullPointerException // O(1)
    {
    int a=num.length; // O(1)
    Arrays.sort(num); // O(1)? yes

    if(num.length<1) // O(1)
    return (Integer) null;
    else
    return num[a-1]; // O(1)
    }

public static int largestElement（int[]num）抛出NullPointerException//O（1）
{
int a=num.length；//O（1）
Arrays.sort（num）；//O（1）？是
如果（num.length确实是O（nlogn）。Arrays.sort（）使用合并排序。但是，使用此方法可能不是找到最大值的最佳方法。您可以在数组中循环，比较元素。
确实是O（nlogn）。Arrays.sort（）使用合并排序。使用此方法可能不是找到最大值的最佳方法。您可以在数组中循环，而不是比较元素。
您在文章中似乎自相矛盾。您的方法是O（nlogn），这是正确的，但以下是错误的：

Arrays.sort(num); // O(1)? yes

如果您是对的，那么该方法将是O（1）！毕竟，一组顺序的O（1）进程仍然是O（1）。实际上，
Arrays.sort（）
是O（nlogn），它决定了方法的总体复杂性

但是，在数组或集合中查找最大的元素始终可以是O（n），因为我们可以简单地遍历每个元素并跟踪最大值。
您在文章中似乎自相矛盾。您的方法是O（nlogn），这是正确的，但以下是错误的：

Arrays.sort(num); // O(1)? yes

如果您是对的，那么该方法将是O（1）！毕竟，一组顺序的O（1）进程仍然是O（1）。实际上，
Arrays.sort（）
是O（nlogn），它决定了方法的总体复杂性

不过，在数组或集合中查找最大的元素始终可以是O（n），因为我们可以简单地遍历每个元素并跟踪最大值。
“您的速度只与最慢的跑步者一样快”——事实上

因此，这里重要的运行时操作是排序和遍历数组。由于Arrays.sort（num）是对数组进行最有效排序的方法，我们可以保证这将是O（nlg（n））（其中lg（n）是n的对数基数2）。这是因为O表示最坏的运行时。此外，数组的步进需要O（n）

所以，我们有O（nlgn）+O（n）+O（1）+

这实际上减少到O（2nlg（n）），但协效率在渐近符号中可以忽略不计。
因此，您的运行时接近O（nlg（n）），如上所述。
“您的速度只与最慢的跑步者一样快”——事实

因此，这里重要的运行时操作是排序和遍历数组。由于Arrays.sort（num）是对数组进行最有效排序的方法，我们可以保证这将是O（nlg（n））（其中lg（n）是n的对数基数2）。这是因为O表示最坏的运行时。此外，数组的步进需要O（n）

所以，我们有O（nlgn）+O（n）+O（1）+

这实际上减少到O（2nlg（n）），但协效率在渐近符号中可以忽略不计。
因此，您的运行时接近O（nlg（n）），如上所述。
Arrays.sort（num）；//O（1）？是-否它是
n*log（n）
对数组排序不会导致O（1）复杂度：Arrays.sort（num）；//O（1）？是-否
n*log（n）
对数组排序不会导致O（1）复杂度：+1“查找数组或集合中的最大元素始终可以是O（n）”（有效编码时）+1“查找数组或集合中的最大元素始终可以是O（n）”（有效编码时）