由于Big O是衡量代码缩放比例的度量，因此n ^ 2的缩放比例是否应该比m快得多？我看不到特定值的相关性
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有时候，复杂度和大O值取决于两个变量。例如，许多图算法使用 E 和 V 作为边和顶点的数量。如果 m 是恒定值或从 n 派生，则通常的分析可以减少它。但是，我们可以想象（可能是人为的）案例，例如 m = n ^ 3 ，因此比 m ^ 2 项的顺序更高。
我想到的一个例子是具有 n 个元素的数组 N 和一个 m 的巨大列表 M strong>元素，以检查元素是否在第一个数组内。我们很天真地选择使用冒泡排序（ O n ^ 2 ），并对 M 中的每个元素在排序数组 N 上使用二进制搜索。 / p>
我们将具有 O（n ^ 2 + m + log（n））。 将 log n 降低到较低的数量级后，我们最终得到 O（n ^ 2 + m）。
我们可以通过交叉自我联接来检查交叉阵列，而不是像数组那样的自行车阵列。