Сложность алгоритма, реализующего метод Ньютона для нахождения квадратного корня

Я написал программу на Java для вычисления квадратного корня из заданного пользователем числа с использованием метода Ньютона. Основные операции алгоритма выглядят так:

answer = guess - ((guess * guess - inputNumber) / (2 * guess)); 
while (Math.abs(answer * answer - inputNumber) > leniency) {
    guess = answer;
    answer = guess - ((guess * guess - inputNumber) / (2 * guess));
}

Теперь я пытаюсь найти сложность алгоритма (да, это домашнее задание) и прочитал здесь, что временная сложность метода Ньютона равна O(log(n) * F(x)).

Однако из приведенного выше фрагмента кода я интерпретировал временную сложность как:

O(1+ ∑(1 to n) (1) ) = O(1+n) = O(n)

Не уверен, что я здесь ошибаюсь, но я не могу понять несоответствие в больших ОС даже после прочтения объяснения вики.

Кроме того, я предполагаю, что «сложность алгоритма» является синонимом «временной сложности». Правильно ли это сделать?

Был бы очень признателен за помощь в объяснении этого парадокса, так как я новичок с несколькими программными модулями «нажми и работай».

Заранее спасибо :)