在计算机科学中，大O符号（Big O Notation）是一种用来描述算法效率和性能的强大工具。它帮助我们理解算法运行时间或空间需求随输入规模增长的变化趋势。简单来说，就是衡量“最坏情况”下的表现，确保程序在各种条件下都能稳定运行。
例如，如果一个算法的时间复杂度是 O(n)，这意味着当数据量翻倍时，处理时间也会大致翻倍；而如果是 O(n²)，则意味着随着数据量增加，处理时间会呈平方级增长，效率会迅速下降。因此，选择合适的算法至关重要！🧐
比如排序算法，快速排序通常比冒泡排序更高效，因为它的平均时间复杂度为 O(n log n)，而冒泡排序则是 O(n²)。掌握大O符号不仅能让开发者优化代码，还能在面对海量数据时从容应对！💪🔥
所以，下次写代码前，记得先分析一下复杂度哦！😉
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