在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，算法的時(shí)間復(fù)雜度是衡量效率的重要指標(biāo)，而大O表示法（Big-O Notation）和小O表示法（Little-o Notation）則是描述這種復(fù)雜度的兩大工具。??

大O表示法就像一把標(biāo)尺，它告訴我們算法在最壞情況下的增長趨勢。簡單來說，它是函數(shù)的一個(gè)上限，意味著算法運(yùn)行時(shí)間不會(huì)超過這個(gè)界限。?? 比如，`O(n)` 表示當(dāng)數(shù)據(jù)量增加時(shí)，處理時(shí)間最多會(huì)線性增長。??

相比之下，小O表示法更為嚴(yán)格。它表示一個(gè)函數(shù)的增長速度嚴(yán)格小于另一個(gè)函數(shù)。換句話說，小O描述的是一個(gè)更緊的上界，排除了常數(shù)因子的影響。?? 例如，`f(x) = o(g(x))` 意味著 `f(x)` 的增長率比 `g(x)` 要慢得多。

兩者雖然相似，但在實(shí)際應(yīng)用中各有側(cè)重。大O表示法更適合初步評(píng)估算法性能，而小O則用于更精確的分析。??? 無論是編程還是學(xué)術(shù)研究，掌握這兩種表示法都能讓你更高效地解決問題！????