Big O Notation は、アルゴリズムまたは計算可能な関数の複雑さを記述するために使用される数学的表記法です。コンピューター サイエンスでは、アルゴリズムの効率、つまり実装に使用される時間および/またはスペースの量を測定するために使用されます。
Big O 表記法は、アルゴリズムの複雑さを測定するためのツールであり、多くの場合、最悪の場合または最良の場合のシナリオを計算します。そのため、「Big Os」 (または、Big Order) と呼ばれることもあります。ただし、Big O 表記は特定の複雑さの尺度を正確に測定するものではなく、複雑さを近似するためのツールです。
Big O 表記は、最悪の場合の時間計算量の測定値を提供し、アルゴリズムが時間と空間の観点からどの程度良好なパフォーマンスを期待できるかを示す一般的な指標を提供します。 Big O 表記を使用すると、特定のアルゴリズムの時間計算量を決定でき、入力サイズが増加したときにアルゴリズムがどのように実行されるかを知ることができます。
ビッグ O 表記は O(f(n)) として表されます。ここで、f(n) はアルゴリズムの時間計算量です。 Big O 表記で表される一般的な時間計算量には、定数時間計算量の O(1)、対数時間計算量の O(log n)、線形時間計算量の O(n)、二次時間計算量の O(n2)、および O (2n) 指数関数的な時間計算量の場合。
Big O 表記法を使用すると、さまざまなアルゴリズムを比較できるため、特定の問題に対して最も効率的なアルゴリズムを特定できます。 Big O 記法を使用すると、リソースと時間を考慮しながら、特定の問題を解決するのに最適なアルゴリズムを決定できます。
