由较小算法组成的算法的大O表示法

Question

我正在进行一项任务，它采用一些图形，在图形中添加一个额外的顶点，以新的顶点作为源应用Bellman Ford，然后使用将Dijkstra的所有对应用于图形。

所使用的算法具有以下运行时间/空间要求：

Adding extra vertex
-- Running Time: V
-- Space: V
Bellman Ford single source shortest path algorithm
-- Running time: EV
-- Space: V
Dijkstra's all pairs shortest path algorithm
-- Running time: EV log V
-- Space: V

如果我计算整个过程中的大O，我很难理解。每个程序都是单独运行的，输出是从一个程序到另一个程序的管道输出。我的虽然总算法的Big-O运行时间为：

O（V + EV + EV log V），这将简化为 O（EV log V）

空间要求将以类似的方式计算。我正确地想到了这个吗？谢谢！

Answer 1

确切地说，“经验法则”是，在一系列代码块中，整体复杂性由具有最大复杂性的块（渐近）主导

在物理上，当V倾向于非常大的数字时，它小于EV，小于EVlogV。因此，对于大V，算法的复杂性由EVlogV

很好地近似