f（n）和g（n）表示两种不同算法的运行时间。 f（n）具有算法复杂度O（1），并且g（n）具有算法复杂度O（n）。我们可以声称f（n）* g（n）具有复杂度O（n）吗？为什么/为什么不呢？
答案 0 :(得分：0)
O（n）是时间复杂度。当我们乘以f（n）和g（n）时，获得的时间复杂度越高，算法复杂度为O（n）。
答案 1 :(得分：0)
数学证明：
如果我们想证明f（n）* g（n）是O（n），我们必须证明存在n0和常数c，例如：
f(n)*g(n) < c*n for every n>n0
事实上，f（n）是O（n），这意味着有c1，n1：
f(n)<c1*n for every n>n1 (1)
并且对于g，存在c2，n2：
g(n)<c2 for every n>n2 (2)
现在我们已经知道，每n>max(n1,n2)（最大值因为我们想要f和g的两个不等式）：
f(n)g(n)<c1*c2*n (by multiplying (1),(2))
所以我们证明存在c=c1*c2 and n0=max(n1,n2)如下面的不等式：
f(n)g(n)<c*n -> f(n)*g(n) is O(n) for every n>n0.