Définition
La notation Big O décrit comment le temps ou la mémoire consommés par un algorithme grandissent quand la quantité de données augmente. O(1) signifie un coût constant quelle que soit la taille, O(n) un coût proportionnel, O(n²) un coût qui explose dès que les données s'accumulent. C'est une façon de comparer des approches sans se soucier de la machine qui les exécute.
Dans la pratique
Un traitement qui semble rapide sur un jeu de test de 100 lignes peut devenir inutilisable sur un million : la notation Big O permet de l'anticiper plutôt que de le découvrir en production. Elle est une question classique d'entretien technique, parfois surinvestie : savoir choisir la bonne structure de données compte plus que réciter des formules.
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