Как меняется время выполнения логических операций в зависимости от размера данных?

Время выполнения логических операций в зависимости от размера данных меняется следующим образом:

• O(1) — константная временная сложность. 13 Время выполнения остаётся постоянным, независимо от размера входных данных. 3 Пример: доступ к элементу массива по индексу. 3
• O(log n) — логарифмическая временная сложность. 34 Время выполнения увеличивается логарифмически с ростом размера входных данных. 4 Пример: бинарный поиск в отсортированном массиве. 3
• O(n) — линейная временная сложность. 34 Время выполнения растёт линейно с увеличением размера входных данных. 1 Пример: итерация по массиву. 3
• O(n^2) — квадратичная временная сложность. 34 Время выполнения растёт пропорционально квадрату размера входных данных. 1 Пример: вложенный цикл, где каждый элемент массива сравнивается с каждым другим элементом. 3
• O(2^n) — экспоненциальная временная сложность. 34 Время выполнения растёт экспоненциально по отношению к размеру входных данных. 3 Пример: рекурсивный алгоритм, который решает задачу путём разделения её на подзадачи. 3