Big O - это обозначение для описания асимптотической сложности алгоритма. Он позволяет оценить, как растет время выполнения алгоритма или используемая память при увеличении размера входных данных. Оценка асимптотической сложности алгоритмов происходит путем анализа количества операций, которые выполняются в зависимости от размера входных данных. Основной фокус здесь на наиболее растущей части алгоритма, так как она определяет его скорость роста. Часто используемые обозначения для асимптотической сложности включают O(1) (константное время), O(log n) (логарифмическое время), O(n) (линейное время), O(n log n) (линейно-логарифмическое время), O(n^2) (квадратичное время) и т. д. Большая буква O указывает на верхнюю границу роста алгоритма. Оценка асимптотической сложности помогает определить эффективность алгоритма и принять решение о выборе наиболее подходящего алгоритма для конкретной задачи.