Асимптотический анализ сложности алгоритмов влияет на выбор их использования в больших данных следующим образом:

• Помогает выбирать наиболее подходящие алгоритмы. 1 В зависимости от задачи и размера данных разные алгоритмы могут быть более или менее эффективными. 1 Знание временной сложности помогает в выборе оптимального алгоритма. 1
• Позволяет понимать производительность. 1 Предсказывая, как изменится время выполнения с увеличением данных, разработчики могут оптимизировать программы, чтобы они работали быстрее и эффективнее. 1
• Помогает писать более эффективный код. 1 Осознанное применение принципов асимптотического анализа в процессе разработки приводит к созданию более оптимизированного и масштабируемого кода. 1
• Предотвращает потенциальные проблемы производительности. 5 При работе над высоконагруженными системами понимание алгоритмической сложности помогает предотвратить их ещё на этапе проектирования. 5

Однако выбор оптимального алгоритма часто требует компромисса между различными характеристиками производительности. 5 Например, алгоритм с более высокой асимптотической сложностью может работать быстрее на небольших наборах данных из-за меньших констант или накладных расходов. 5 Поэтому многие практические реализации алгоритмов сортировки используют гибридный подход, переключаясь между различными алгоритмами в зависимости от размера входных данных. 5