Time complexity 初始化数组和链表的代码段的Big-O表示法

我正试图对跑步时间有更多的了解

假设我的函数中有代码，每个语句都有一些不同的时间复杂性：

LinkedList myLL = new LinkedList(); //O(1)

myLL.addAtHead("1"); //O(1)
myLL.addAtHead("2"); //O(1)
myLL.addAtHead("3"); //O(1)

int[] myArray = new int[n] //O(n) , depending on what n is
<Some other statement> //O(n^2)

LinkedList myLL=new LinkedList（）//O（1）
myLL.addathad（“1”）//O（1）
myLL.addathad（“2”）//O（1）
myLL.addathad（“3”）//O（1）
int[]myArray=new int[n]//O（n），具体取决于n是什么
//O（n^2）

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确定运行时间是否为O（n^2）？我们是否只考虑花费最多时间的语句，并表示总运行时间为O（n ^ 2）？< /P> < P>是的，普遍的术语取消了所有其他的（好的，这使得它们在整体考虑中是微不足道的），因此，复杂性是O（n ^ 2）。