algorithm - 用于多个函数的大 O 表示法

Question

当一个人使用多个函数时，我有一个关于大 O 符号的问题。假设我想找出以下伪代码的时间复杂度:

heap sort array of size n
for i = 1 to n{
  retrieve array[i]
  change value of array[i]
}

我知道使用堆排序是 O(n log(n))。由于检索和更改数组中的数据的时间复杂度为 O(1)，因此循环的复杂度为 O(n)。现在我的问题是:整个代码的复杂性是什么？它只是最大的时间复杂度吗？ O(n log(n)) 在这种情况下？如果是这样，那么看起来像这样的函数的复杂性是什么:

for i = 1 to n{
  // nothing fancy here
}
for y = 1 to n{
  // nothing fancy here either
}

提前致谢。

Answer 1

for i = 1 to n{
  // nothing fancy here
}  //O(n)

for y = 1 to n{
  // nothing fancy here
}  //O(n)

所以加起来是 O(n) + O(n) = O(n)。