Логарифмическая сложность считается предпочтительной для задач обработки больших данных, потому что время выполнения алгоритма с такой сложностью растёт медленно с увеличением размера входных данных. 12

Например, в бинарном поиске на каждом шаге половина данных отсекается, и поиск продолжается в оставшейся половине. 1 Это означает, что при увеличении размера входных данных вдвое, бинарный поиск требует всего одного дополнительного шага. 1

Таким образом, алгоритмы с логарифмической сложностью эффективны и быстры при работе с большими объёмами данных, так как их производительность ухудшается медленно с увеличением размера данных. 1

Например, к таким алгоритмам относится бинарный поиск в отсортированном массиве, когда на каждой итерации количество элементов, которые нужно обработать, уменьшается в 2 раза. 2