Логарифмическая сложность положительно влияет на производительность алгоритмов. 14

Такие алгоритмы эффективны при работе с большими наборами данных, так как время их выполнения увеличивается логарифмически относительно размера входных данных. 14 Например, для массива из миллиона элементов потребуется всего около 20 операций, а для миллиарда — около 30. 1

Примером алгоритма с логарифмической сложностью может служить бинарный поиск: он работает с отсортированным массивом и на каждом шаге сравнивает искомый элемент со значением в середине текущего диапазона поиска. 1 В зависимости от результата сравнения, алгоритм отбрасывает половину оставшихся элементов и продолжает поиск в оставшейся части. 1

Таким образом, логарифмические алгоритмы считаются быстрыми и гораздо эффективнее линейных. 5