Matlab 时间复杂度（以大O为单位）

我有一个对图像进行4级分解的代码。这些级别类似于将图像分解为4个级别的图像小波变换：近似部分和三个详细部分。我实现的代码使用广义SVD来进行分解。这是密码

      function[Y,U] = MSVD1(X)
       %multiresolution SVD (MSVD)
        %input-> x: image (spatial domain)
        %outputs-> Y: one level MSVD decomposition of x
        %          U: the unitary matrix (U in SVD)
         [m,n] = size(X);
        m = m/2; n = n/2;
        A = zeros(4,m*n); 
        for j = 1:n
         for i = 1:m
           A(:,i + (j-1)*m) = reshape(X((i-1)*2+(1:2),(j-1)*2+(1:2)),4,1);
         end
        end
      [U,S] = svd(A);
       T = U'*A;
      Y.LL = reshape(T(1,:),m,n);
      Y.LH = reshape(T(2,:),m,n);
      Y.HL = reshape(T(3,:),m,n);
      Y.HH = reshape(T(4,:),m,n);
      end

现在，这其中涉及的基本操作是使用SVD。所以我的问题是，用大O符号表示的时间复杂度是否应该和矩阵的标准奇异值分解一样？如果不是，我们需要考虑哪些术语来确定图像输入大小的复杂性？重塑元素是否也增加了时间复杂性，还是仅仅是O1？

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有人能帮忙吗？

首先，循环内恒定大小重塑的复杂性是O1。因此，for循环的复杂性为\Thetam*n。其次，svd的复杂度是Omaxm，n*minm，n，根据函数返回的数据，它可以是Omaxm，n^2。此外，根据@Daniel注释，代码末尾的最坏情况是重塑，它通常小于此值

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因此，代码的复杂性为Omaxm，n^2。此外，由于循环，它是Omegam*n.

首先，循环内恒定大小重塑的复杂性为O1。因此，for循环的复杂性为\Thetam*n。其次，svd的复杂度是Omaxm，n*minm，n，根据函数返回的数据，它可以是Omaxm，n^2。此外，根据@Daniel注释，代码末尾的最坏情况是重塑，它通常小于此值

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因此，代码的复杂性为Omaxm，n^2。此外，由于循环，它是Omegam*n.

一些关于重塑的信息一些关于重塑的信息不是Omaxm，n*minm，n==Om*n？@AnderBiguri是的，确实：不是Omaxm，n*minm，n==Om*n？@AnderBiguri是的，确实：