Залишиться без змін, оскільки порядок залишається квадратичним.

Зросте приблизно у 9 разів (3² = 9).

Зросте рівно втричі.

росте у 6 разів.

O(log n)

O(n)

O(n²)

O(n log n)

O(log n), оскільки обчислення відбуваються послідовним накопиченням.

(n²), оскільки префіксна сума накопичує суми всіх попередніх елементів.

O(n), оскільки створюється новий список result довжиною n елементів.

O(1), оскільки крім списків використовується лише одна змінна current_sum.

O(n²), тому що присутня конструкція вкладеного циклу.

O(10ⁿ), оскільки внутрішній цикл повторюється 10 разів.

O(1), оскільки змінна total займає одну комірку пам'яті.

O(n), оскільки внутрішній цикл робить сталу кількість дій (10), що дає 10n = O(n).

Big O застосовується виключно для оцінки найкращого випадку, а найгірший випадок позначається як Big Ω.

Big O- це універсальна математична оцінка верхньої межі, яку можна застосувати окремо як для Worst Case, так і для Best Case чи Average Case.

Big O визначає лише кількість рядків коду програми і не пов'язаний з випадками виконання.

Найгірший випадок можна виразити тільки в секундах, а не у функціях зростання.

O(n² + n)

O(n)

O(n²)

O(4n²)

O(n), оскільки складності послідовних блоків додаються: O(n + n) = O(2n) = O(n).

O(1), оскільки обидва цикли лише виводять значення.

O(n²), оскільки в коді присутні два цикли.

O(2ⁿ), оскільки у другому циклі значення множиться на 2.

O(n), оскільки внутрішній цикл не доходить до n

O(i · n), де i та n залишаються двома незалежними змінними у формулі складності.

O(n²), оскільки загальна кількість ітерацій дорівнює сумі арифметичної прогресії 0 + 1 + ... + (n-1) = n(n-1)/2

O(n log n), оскільки внутрішній діапазон поступово збільшується.

Кількість елементів у масиві (довжину послідовності len(arr)).

Суму всіх числових значень елементів списку.

Розрядність операційної системи (наприклад, 32 або 64 біти).

Числове значення найбільшого елемента, який зберігається в масиві.

4

1

7

Виникне помилка