Размер входных данных влияет на время выполнения различных алгоритмов по-разному. 2

Для большинства алгоритмов количество выполняемых операций напрямую зависит от размера входных данных. 1 Например, в алгоритме поиска наибольшего элемента время выполнения определяется не значениями в массиве, а его длиной. 1

Есть алгоритмы с константным временем выполнения (O(1)), для которых время остаётся постоянным, независимо от размера входных данных. 2 Это происходит потому, что алгоритм выполняет фиксированное количество операций, не зависящих от размера входных данных. 2

Для других алгоритмов размер входных данных влияет на время выполнения следующим образом:

• Логарифмическая сложность (O(log n)). Время выполнения увеличивается логарифмически по отношению к размеру входных данных. 24 Пример: бинарный поиск в отсортированном массиве. 2
• Линейная сложность (O(n)). Время выполнения алгоритма увеличивается прямо пропорционально размеру входных данных. 23 Пример: итерация по массиву. 2
• Квадратичная сложность (O(n^2)). Время выполнения алгоритма растёт как квадрат размера входных данных. 2 Пример: вложенный цикл, где каждый элемент массива сравнивается с каждым другим элементом. 2
• Кубическая сложность (O(n³)). Время выполнения увеличивается в кубе от размера входных данных. 4 С увеличением размера входных данных время выполнения растёт очень быстро и может стать практически большим для больших входных данных. 4

Выбор эффективного алгоритма зависит от того, какие размеры входных данных ожидаются. 1