2. 算法遍历每个元素一次 - o（n）。

现实世界情景：一个一个人的队列。

线性时间：o（n log n）

function binarySearch(arr, target) {
  let low = 0;
  let high = arr.length - 1;

  while (low 

二次时间：o（n²）

o（n²）算法通常具有嵌套循环，其中每个循环中的每个元素与另一个元素中的每个元素进行比较。 [2
3. 示例：Bubble Sort（省略了Bubble sorta）。 嵌套的回路导致o（n²）。

   现实世界中的方案：将每个人的高度与小组中的其他人进行比较。

带有三个嵌套环的算法通常具有O（N到）复杂性。这在与矩阵（例如矩阵等多维数据结构）一起工作的算法中很常见。 [2 现实世界情景：在图形程序中处理3D对象。

function findMax(arr) {
  let max = arr[0];
  for (let i = 1; i  max) {
      max = arr[i];
    }
  }
  return max;
}

最好，最坏和平均情况：大o通常代表最坏的情况。 但是，最佳案例（ω），最差案例（O）和平均案例（θ）复杂性提供了更完整的图片。

4. 结论
   本指南涵盖了从基本概念到高级概念的大o符号。 通过理解和应用大分析，您可以编写更高效，更可扩展的代码。 连续练习这将使您成为更熟练的开发人员。
常见问题（常见问题解答）

它有助于优化代码以提高可伸缩性和效率。 最快，最差的是最慢的，平均是预期的性能。

时间vs.空间复杂性？

分析复杂性并使用Caching或Divide and Conquer等技术。
5. 最好的排序算法？
   （注意：假定图像是存在并根据原始输入正确链接的。简化了代码示例以清晰。可能存在更强大的实现。）[&& &&&&华