Bir algoritmanın çalışma süresini Big-Oh notasyonu kullanarak karakterize etmek, algoritmanın genel performansını anlamamıza ve algoritma seçimlerimizi bilinçli bir şekilde yapmamıza yardımcı olur. Bir algoritmanın karmaşıklığı, genellikle O notasyonu ile ifade edilir ve girdinin boyutuna (n) bağlı olarak algoritmanın ne kadar hızlı veya yavaş çalışacağını tahmin etmeye yardımcı olur.

Örneğin, bir algoritmanın çalışma süresi O(n) ise, algoritmanın lineer zamanlı olduğunu söyleyebiliriz. Bu, girdi boyutunun iki katına çıktığında, algoritmanın çalışma süresinin de yaklaşık iki katına çıkacağı anlamına gelir. Yani, algoritmanın çalışma süresi girdi boyutuyla doğru orantılı olarak büyür.

Başka bir örnekte, algoritmanın çalışma süresi O(n^2) ise, bu algoritmanın karesel zamanlı olduğunu ifade eder. Bu durumda, girdi boyutu iki katına çıktığında, algoritmanın çalışma süresi dört katına çıkar. Yani, algoritmanın çalışma süresi girdi boyutunun karesi ile orantılı olarak büyür.

Bir algoritmanın Big-Oh notasyonu, genellikle en kötü durum performansını belirtir. Ancak, bazen ortalama veya beklenen durum performansını belirtmek için de kullanılır. Bu, farklı girdi boyutları için algoritmanın performansını analiz etmeye ve karşılaştırmaya yardımcı olur.

Big-Oh notasyonu, algoritmanın tam çalışma süresini belirtmez. Sadece girdi boyutu büyüdükçe algoritmanın performansının nasıl değişeceğini belirtir. Yani, O(n) ve O(n^2) arasındaki fark, girdi boyutu büyüdükçe daha belirgin hale gelir. Küçük girdiler için, O(n^2) algoritması O(n) algoritmasından daha hızlı olabilir. Ancak, girdi boyutu büyüdükçe, O(n) algoritması genellikle O(n^2) algoritmasından daha hızlı olacaktır.