Big-O beschrijft hoe de rekentijd of geheugengebruik van een algoritme groeit naarmate de invoergrootte n groeit. Het beschrijft het worst-case asymptotische gedrag, waarbij constanten en termen van lager orde worden genegeerd.
Het idee
We geven om de groeisnelheid, niet om exacte stappenaantallen. O(2n + 5) is gewoon O(n) omdat constanten en kleinere termen niet meer uitmaken naarmate n groot wordt.
