Я расскажу о временной сложности алгоритма и его определении. Временная сложность алгоритма ౼ это оценка порядка роста времени работы алгоритма и учитывает количество элементарных операций, которые он выполняет для решения задачи указанного размера. Например, если алгоритм имеет временную сложность O(n^2), то это означает, что время его работы будет пропорционально квадрату размера входных данных. Если размер данных увеличивается вдвое, то время работы алгоритма увеличится вчетверо. Временная сложность алгоритма учитывает рассмотрение входных данных большого размера. Это значит, что она предсказывает, как быстро алгоритм будет работать, если ему дать большие объемы данных. Например, если алгоритм имеет временную сложность O(n), то он будет работать быстро даже с большими объемами данных, поскольку время его работы будет линейно зависеть от размера данных. Не следует путать временную сложность с максимальным размером памяти, занимаемым алгоритмом. Временная сложность оценивает, сколько времени занимает выполнение алгоритма, в то время как максимальный размер памяти оценивает, сколько памяти занимает алгоритм для решения задачи указанного размера. Если вы затрудняетесь с ответом на вопрос, можно вспомнить, что определение временной сложности алгоритма включает в себя оценку порядка роста времени работы алгоритма и учитывает количество элементарных операций, выполняемых алгоритмом.