连续执行的时间复杂度

Question

我有3种算法（A1，A2和A3），它们的估计时间复杂度分别为O(n Log n),O(K n)和O(Q n)，其中K和Q是动作的不同参数。然后我有第四个算法连续运行这3个算法（每个算法都需要前面的结果）。

我很困惑我该如何评估算法套件的总体复杂度。据我所知，O(n Log n)增长速度快于O(K n)和O(Q n)，因此，在时间消耗方面最重要的部分将是A1，并且可能这将是足够大的最相关行为。但即使在A1完成后，这也不会反映出，A2和A3仍然需要很长时间。

所以我想知道，我应该如何解释？仅仅说复杂度为O(n Log n)就足够了？

Answer 1

的总时间复杂度为：

为O（n log n）的+ O（K N）+ O（Q n）的

其中，如果假定K和Q是参数生长速度比或类似于Log n较慢，则总时间复杂度为：

为O（n log n）的

因为我们使用的是大记号。否则，总的时间复杂度是初始总和（或其中的一部分）。

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这样做是为了保持术语，将主宰其他字词时n增长。