私のソリューションの複雑さはどのくらいですか？

Question

シナリオ：

私はターゲットが供給された入力配列に起こる最小値と最大値のインデックスを検索するために必要な「探索範囲」と呼ばれる方法があります。

質問：

私は一度だけ入力をループしていますので、このソリューションの時間複雑性はO（n）のだと思います。私の理解は正しいのですか？

コード：

public class Solution { 

    public int[] searchRange(int[] nums, int target) { 
     if (nums == null) { 
      return new int[2]; 
     } 
     int min = -1, max = -1, l = nums.length; 
     int[] ans = new int[2]; 
     for (int i = 0; i < l; i++) { 
      if (nums[i] == target) { 
       if (min == -1) { 
        min = i; 
       } else { 
        max = Math.max(i, max); 
       } 
      } 
     } 
     if (min != -1 && max == -1) { 
      max = min; 
     } 
     ans[0] = min; 
     ans[1] = max; 
     return ans; 
    } 
} 

EDIT

おかげで、私は今、上記のアルゴリズムの時間計算量はO（n）があることを知っています。私はO（logn）に向かって到達しようとしています。私は、最小および最大インデックスを発見するために、バイナリ検索の変種を使用しようとしました。このメソッドの時間複雑度は以下の通りですか？O（logn）？

public int[] searchRange(int[] nums, int target) { 
    if (nums == null) 
     return new int[2]; 
    return searchRange(nums, target, 0, nums.length - 1); 
} 

public int[] searchRange(int[] nums, int target, int l, int h) { 
    int[] ans = new int[] { -1, -1 }; 
    int middle = (l + h)/2; 
    if (l > h) 
     return ans; 
    if (nums[middle] == target) { 
     if (middle < nums.length - 1 && nums[middle + 1] == target) { 
      int[] right = searchRange(nums, target, middle + 1, h); 
      ans[1] = right[1]; 
      ans[0] = middle; 
     } 
     if (middle >= 1 && nums[middle - 1] == target) { 
      int[] left = searchRange(nums, target, l, middle - 1); 
      ans[0] = left[0]; 
      if (ans[1] == -1) { 
       ans[1] = middle; 
      } 
     } 
     if (ans[0] == ans[1] && ans[0] == -1) { 
      ans[0] = ans[1] = middle; 
     } 
    } else if (nums[middle] < target) { 
     return searchRange(nums, target, middle + 1, h); 
    } else { 
     return searchRange(nums, target, l, middle - 1); 
    } 
    return ans; 
} 

Answer 1

単純なO（n）のように見えます.nは入力配列の長さです。 searchRange（）関数を呼び出すたびに配列全体をループします。