Что такое N в контексте сложности алгоритма

N в контексте сложности алгоритма (Big O) обозначает размер входных данных. Это абстрактная переменная, которая помогает оценить, как растёт время выполнения или потребление памяти алгоритма при увеличении объёма данных.

Примеры:

• O(1) — константная сложность (например, доступ к элементу списка по индексу).
• O(N) — линейная сложность (например, перебор всех элементов списка).
• O(N²) — квадратичная сложность (например, вложенные циклы по списку).

# O(N) — линейный поиск
def linear_search(arr, target):
    for item in arr:  # Зависит от размера arr (N)
        if item == target:
            return True
    return False

Нюансы:

• N может означать длину списка, количество узлов в графе и т.д.
• В нотации Big O опускают константы и меньшие степени (например, O(2N + 3) → O(N)).