运行排序两次的Big-O运行时

Question

我对使用big-O表示法确定算法运行时的做法比较陌生，我对排序算法的运行时有疑问。假设我在数组中有一组对（a，b），我使用在O（n log n）中运行的已知排序算法对数据进行排序。接下来，我取一些n个数据点的子集并在该子集上运行相同的排序算法（因此理论上我可以对整个数组进行两次排序 - 第一种是比较a和第二种比较b的） 。换句话说，我的代码是

pairArray[n];
Sort(pairArray); //runs in O(n log n)

subsetArray[subset]; //where subset <= n
for (int i = 0; i < subset; i++) {
   subsetArray[i] = pairArray[i];
}

Sort(subsetArray) //runs in O(n log n)

此代码的运行时是否仍为O（n log n）？我想我有两个问题：运行O（某事）排序两次会增加原始“某事”的复杂性，并且迭代重新分配给不同的数组会增加复杂性吗？我更担心第一个，因为迭代可以用指针消除。

Answer 1

大写符号中忽略了约束因子。排序两次仍为O（n log n）。

您正在进行分配的循环是O（n）操作。这也被忽略了。 big-O表示法中只提到了最大的术语。

如果您想确定哪两种算法更好但是它们的大O是相同的，那么您可以在实际数据上使用性能测量。在测量实际性能时，您可以看到一种算法的速度通常是另一种算法的两倍。从大O符号中无法看出这一点。