O(n)和O(log n)的乘积是什么？

O(n)和O(log n)的乘积可以表示为O(n log n)。下面是一个使用代码示例来说明的解决方法：

def multiply(n):
    # O(n)的代码段
    for i in range(n):
        print(i)

def binary_search(arr, target):
    # O(log n)的代码段
    low = 0
    high = len(arr) - 1
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
    return -1

def multiply_logn(n):
    # O(n log n)的代码段
    multiply(n)
    arr = [i for i in range(n)]
    result = binary_search(arr, n // 2)
    print(result)

multiply_logn(10)

在上面的代码示例中，multiply(n)函数的时间复杂度为O(n)，它在循环中打印了从0到n-1的数字。binary_search(arr, target)函数的时间复杂度为O(log n)，它使用二分查找算法在已排序的数组中查找目标值。multiply_logn(n)函数首先调用multiply(n)函数，然后创建一个长度为n的已排序数组，最后调用binary_search(arr, n // 2)函数。因此，multiply_logn(n)函数的时间复杂度为O(n log n)。