La notación Big O se utiliza en el análisis de algoritmos para describir la complejidad asintótica, es decir, cómo crecen en tiempo de ejecución o en uso de memoria en función del tamaño de los datos de entrada.

Por ejemplo, si un algoritmo tiene una complejidad O(n), significa que su tiempo de ejecución crece linealmente con el aumento del tamaño de entrada n. Si es O(n²), el tiempo crece proporcional al cuadrado del tamaño de entrada.

Esto ayuda a comparar la eficiencia de los algoritmos, especialmente con grandes volúmenes de datos, ignorando constantes y términos menos significativos.

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