O（logn）外循环内O（n）的时间复杂度

Question

我试图弄清楚该算法的时间复杂度。 A是数组输入。顺便说一句，该代码无法运行，只是出于演示目的。

def func(A):
    result = 0
    n = len(A)
    while n > 1:
        n = n/2
        result = result + min(A[1,...,n])
    return result

这假定数组A的长度为n。

我假设其时间复杂度为O（n（log n）），因为while循环的复杂度为O（log n），而min函数的复杂度为O（n）。但是，此函数显然具有复杂度O（n）而不是O（n（log n））。我想知道这怎么可能？

Answer 1

线性获得的迭代总数取决于n。这就是n / 2 + n / 4 + n / 8 + ... = n（1/2 + 1/4 + 1/8 + ...），这就是O（n）所表示的。