当怀疑为n log n时，运行时复杂度为线性

当怀疑算法的运行时复杂度为n log n时，实际的运行时复杂度为线性的情况是非常罕见的。通常情况下，当算法的运行时复杂度被怀疑为n log n时，它的实际运行时复杂度往往确实是n log n。

n log n的运行时复杂度通常出现在一些排序算法中，比如快速排序和归并排序。这两种排序算法在平均情况下的运行时复杂度都是n log n。快速排序通过选择一个基准元素将数组分为两个子数组，然后递归地对子数组进行排序。归并排序则是将数组分为两个子数组，分别对子数组进行排序，然后再将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。

除了排序算法，还有一些其他的算法和数据结构也可能具有n log n的运行时复杂度。例如，堆排序、平衡二叉树（如红黑树）、某些图算法等。

在实际应用中，n log n的运行时复杂度通常出现在需要对大量数据进行排序或处理的场景中。例如，在大数据处理、数据挖掘、搜索引擎等领域，排序和合并操作是非常常见的操作，因此n log n的算法非常有用。

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