升序链表合并为降序链表的复杂度问题分析

题目：

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来源：nowcoder一位大连理工的老师的评论

解析：
这道题答案个人觉得应该为D。虽然确实比较次数最多是m+n次。

1.贡献时间复杂度的不是“移动”次数，而是“比较”，如果从“移动”的角度上考虑，不管是什么情况，它都移动了m+n次。

2.不管是O(m)也好，还是O(n),都是常数项级的时间复杂度，从“级数”的角度考虑，O(m+n)，O(min(m,n))，O(max(m,n))都是线性变化的常数项级，这三个的“级数”是一致的。
所以对于楼上的“因为O(m+n)等价于O(max(m, n))”的回答并不是十分认同，个人觉得有点牵强。如果在答案里同时存在O(m+n)和O(max(m,n))该怎么选呢？而另外的一个O(min(m,n))也是常数级线性变化啊。
【刷帖的时候，看有人说王道视频证明了O(max(m,n))等价于O(m+n)】
就是m+n>=max(m,n)并且m+n<=2max(m,n)，所以O(m+n)和O(max(m,n))等价，有点夹逼定理的感觉。
如果m=1，n=$10^8$时，O(min(m,n))=O(1)，O(max(m,n))=$O(10^8)$，所以O(m+n)和O(min(m,n))不等价。
但是个人觉得这种方法有点为了“解释答案”而去解释，正常人谁能想到还要用夹逼定理去算时间复杂度???

3.所以我觉得直接从本质上考虑就好，这种算法的本质：就是两个表进行比较，其中一个表比较完之后，剩下的直接插入。因此最好的情况，不用想的太复杂，其实就只是短的那个表比较完了：O（min(m,n)）。而最坏的情况，就只是长的那个表比较完了：O（max(m,n)）。

从编码的角度看，两个有序顺序表合并一个新的有序顺序表中，核心算法如下：

while(i<A