Объясните теоретические основы Big O нотации. Почему при анализе алгоритмов мы фокусируемся на верхнем росте времени выполнения или объема памяти при стремлении размера входных данных к бесконечности? Определите основные классы сложности (O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)) и приведите теоретическое обоснование, почему алгоритм с O(log n) предпочтительнее алгоритма с O(n) при больших n.