O(1) — Constant Time (Константное время):
— Время выполнения не зависит от размера входных данных.
— Пример: доступ к элементу массива по индексу.

O(n) — Linear Time (Линейное время):
— Время выполнения растет линейно с увеличением размера входных данных.
— Пример: поиск максимального элемента в неотсортированном массиве.

O(log n) — Logarithmic Time (Логарифмическое время):
— Время выполнения увеличивается логарифмически с ростом размера входных данных.
— Пример: бинарный поиск в отсортированном массиве.

O(n^2) — Quadratic Time (Квадратичное время):
— Время выполнения увеличивается квадратично.
— Пример: алгоритмы сортировки, такие как сортировка вставками или пузырьковая сортировка.

O(n^3) — Cubic Time (Кубическое время):
— Время выполнения растет кубически.
— Пример: умножение плотных матриц.

O(n log n) — Linearithmic Time (Линейно-логарифмическое время):
— Комбинирует линейный и логарифмический рост времени выполнения.
— Пример: алгоритм быстрой сортировки (Quick Sort).

O(2^n) — Exponential Time (Экспоненциальное время):
— Время выполнения удваивается с каждым новым элементом входных данных.
— Пример: решение задачи о путешествующем торговце (TSP) методом полного перебора.

O(n!) — Factorial Time (Факториальное время):
— Время выполнения растет факториально.
— Пример: задачи перестановок.

O(√n) — Square Root Time (Квадратный корень времени):
— Время выполнения пропорционально квадратному корню размера входных данных.
— Пример: алгоритмы поиска в ограниченном диапазоне.

Симулятор завода на питоне, мои шахтёрские шкетычи работают в таких ужасных условиях, что хочется плакать (им)
Я то счастлив