Анализ сложности (наилучший / наихудший случай обозначения big-O)

Question

У меня есть функция, написанная в псевдокоде, и я пытаюсь найти ее лучшие и наихудшие нотации big-O . Я понимаю, что внешнее for-l oop дает O(n), а внутреннее l oop делает общую сложность времени O(n*m). Я вполне уверен, что это сложная временная сложность. У меня вопрос, как время l oop влияет на худший случай. Делает ли это сложность времени наихудшего случая ... предполагая array[0] == 999... O(n*m*log n)?

function func4(int array[n], int n, int m) {
     for (int i = 0;i < n; i++){
          for (int j = 0; j < m; j++) {
               if (array[0] == 999) {
                    int k = 1;
                    while (k < n)
                         k = k ∗ 2;
               }
          }
     }
}