easy
Анализ алгоритмической сложности
Теоретическое объяснение нотации Big O и роста функций.
📝 प्रॉम्ट सामग्री
Объясните теоретические различия между временной сложностью O(1), O(log n), O(n) и O(n^2). Опишите, как количество элементов входных данных влияет на время выполнения алгоритма в каждом случае, используя абстрактные примеры без написания кода.