Bu kavram bir fonksiyonun büyümesi anlamına gelmektedir. Big O notasyonu algoritmaların verimliliğini sıralıyor.
Bunu “O” ve “n” ile ilgili yapar (örnek: “O (log n)”). Burada O, fonksiyonun sırasını veya büyüme oranını belirtir ve sıralanacak dizinin uzunluğunu ise n gösterir.
Bir örnek ile bakalım.
f (n) = 6n ^ 4-2n ^ 3 + 5
“N” sonsuzluğa yaklaştıkça (çok büyük veri kümeleri için), mevcut üç terimden 6n ^ 4 tek önemli olandır. Dolayısıyla, 2n ^ 3 ve 5 gibi daha küçük terimler aslında önemsiz oldukları için atlanmıştır. Aynısı 6n ^ 4'teki “6” için de geçerli.
Bu nedenle, bu fonksiyonda O (n ^ 4) 'te bir düzen büyüme oranı veya “büyük O” derecesi olacaktır.Bu durumda, yukarıdaki f(x) fonksiyonu için O(x4) denilmesinin anlamlı, herhangi bir sayı ile x4değerinin çarpımının, f(x) fonksiyonuna eşit veya daha yüksek üreteceğidir. Bu durum aşağıdaki şekilde gösterilebilir:
f(x) ≤ cx4
En yaygın kullanılan sıralama algoritmalarının çoğuna bakıldığında, genel olarak O (n log n) 'in elde edilebilecek en iyisidir. Bu değerde çalışan algoritmalar arasında Quick Sort, Heap Sort, and Merge Sort. Quick Sort standarttır ve hemen hemen tüm yazılım dillerinde varsayılan olarak kullanılır.
Diğer olabilecek notasyon durumları :
• 1
• log n
• n
• n log n
• n2
• n3
• 2n
• n!
