連續執行的時間複雜度

Question

我有3種算法（A1，A2和A3），它們的估計時間複雜度分別爲O(n Log n),O(K n)和O(Q n)，其中K和Q是動作的不同參數。然後我有第四個算法連續運行這3個算法（每個算法都需要前面的結果）。

我很困惑我該如何評估算法套件的總體複雜度。據我所知，O(n Log n)增長速度快於O(K n)和O(Q n)，因此，在時間消耗方面最重要的部分將是A1，並且可能這將是足夠大的最相關行爲。但即使在A1完成後，這也不會反映出，A2和A3仍然需要很長時間。

所以我想知道，我應該如何解釋？僅僅說複雜度爲O(n Log n)就足夠了？

Answer 1

的總時間複雜度爲：

爲O（n log n）的+ O（K N）+ O（Q n）的

其中，如果假定K和Q是參數生長速度比或類似於Log n較慢，則總時間複雜度爲：

爲O（n log n）的

因爲我們使用的是大記號。否則，總的時間複雜度是初始總和（或其中的一部分）。

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這樣做是爲了保持術語，將主宰其他字詞時n增長。