“Big O”符号是描述算法的运行时间或空间需求随着输入数据大小增加而增加的一种方式。它提供了一种简化的、高层次的算法效率或复杂度的理解方式。

用简单的英语解释，“Big O”符号告诉我们算法的性能如何随着输入数据大小的增长而恶化。它描述了算法时间或空间复杂度的最坏情况。

举个简单的例子：

想象一下你在做菜谱。 “Big O” 符号就像是在说，随着你做的份量增加，烹饪时间（运行时间）或成分的数量（空间）增加的速度。

例如：

• 如果烹饪时间随着份量的增加呈线性增长，我们可能会说它是O(n)。
• 如果烹饪时间每当你加倍份量时都会加倍，我们可能会说它是O(n^2)。
• 如果烹饪时间不管份量如何增加都保持不变，我们可能会说它是O(1)。

因此，“Big O”符号帮助我们了解算法或操作的效率如何，特别是在处理大型数据集时。它允许我们比较算法，并在给定情况下做出明智的决策选择。