Javascript 此函数的时间复杂度是否为O（logn）？

我正在努力，以下是我提出的解决方案：

var findKthLargest=函数（nums，k）{
//var tmp=nums.slice（）；
var迭代=0；
while（迭代max）{
max=nums[i]；
cut=i；
}
}
数量拼接（切割，1）；
迭代++；
}
返回最大值；
};有
k
while（）的
while（）循环迭代（我认为，对于（var j=0；jfor（var j=0；j
）

然后，第一次迭代执行
n
for

循环的

迭代，并且
nums。拼接（剪切，1）
是
O（n）
，因为它必须将所有数组元素从
cut
移动到
n
O（2n）
与
O（n）
相同，因为在大O计算中忽略了常数因子

第二次迭代执行
n-1
迭代。这也是
O（n）
，因为我们忽略了big-O表示法中的常量调整。这同样适用于
拼接

最后的结果是
O（k*n）
，因为你有
k
外循环的迭代，而内循环都是
O（n）
。当
k>=n
时，最坏的情况是
O（n^2）
有
k
while（）

循环的迭代（我认为，更习惯地写为

for（var j=0；j

）

然后，第一次迭代执行

n

for循环的

迭代，并且
nums。拼接（剪切，1）
是
O（n）
，因为它必须将所有数组元素从
cut
移动到
n
O（2n）
与
O（n）
相同，因为在大O计算中忽略了常数因子

第二次迭代执行
n-1
迭代。这也是
O（n）
，因为我们忽略了big-O表示法中的常量调整。这同样适用于
拼接

最后的结果是
O（k*n）
，因为你有
k
外循环的迭代，而内循环都是
O（n）
。当
k>=n
时，最坏的情况是
O（n^2）
拼接（）

操作是线性的（O（n））。出于其他原因，这绝对不是O（log（n））。啊，谢谢。所以应该是O（nlogn）你认为它的哪一部分是

O（log（n））

？

循环的
也是
O（n）
。整个过程是
O（k*n*n）
那些实际上应该是
O（n+（n-1）+（n-2）…
的
.splice（）
操作是线性的（O（n））。出于其他原因，这绝对不是O（log（n））。啊，谢谢。所以应该是O（nlogn）你认为它的哪一部分是
O（log（n））
？
循环的
也是
O（n）
。整个过程是
O（k*n*n）
那些实际上应该是
O（n+（n-1）+（n-2）