Big-O यह बताता है कि किसी algorithm का चलने का समय या memory, input के आकार n के बढ़ने के साथ कैसे बढ़ता है। यह worst-case asymptotic व्यवहार को दर्शाता है, और constants तथा lower-order terms को नज़रअंदाज़ कर देता है।
मूल विचार
हम growth rate की परवाह करते हैं, न कि exact step count की। O(2n + 5) असल में बस O(n) है, क्योंकि जैसे-जैसे n बड़ा होता जाता है, constants और छोटे terms का कोई महत्व नहीं रह जाता।
