В чем разница между O(n) и O(n^2) при анализе производительности алгоритма?

Разница между O(n) и O(n^2) при анализе производительности алгоритма заключается в характере роста времени выполнения. 15

O(n) означает линейную сложность, при которой время выполнения алгоритма прямо пропорционально размеру входных данных. 15 Другими словами, удвоение размера входных данных удвоит и необходимое время для выполнения алгоритма. 2 Пример: поиск максимального элемента в несортированном массиве. 4

O(n^2) означает квадратичную сложность, при которой время выполнения алгоритма увеличивается пропорционально квадрату размера входных данных. 15 Если размер входных данных удваивается, время выполнения алгоритма увеличится в четыре раза. 5 Например, при увеличении данных в 10 раз, количество операций (и время выполнения) увеличится примерно в 100 раз. 2

Таким образом, квадратичная сложность O(n^2) растёт быстрее, чем линейная сложность O(n).