복잡도에 따른 속도 순위

O(1) : 입력 자료의 수에 관계없이 일정한 실행 시간을 갖는 알고리즘

O(log N) : 입력 자료의 크기가 N일경우 log₂N 번만큼의 수행시간을 가진다.

O(N) : 입력 자료의 크기가 N일경우 N 번만큼의 수행시간을 가진다.

O(N log N) : 입력 자료의 크기가 N일경우 N*(log₂N) 번만큼의 수행시간을 가진다.

O(N²) : 입력 자료의 크기가 N일경우 N² 번만큼의 수행시간을 가진다.

O(N³) : 입력 자료의 크기가 N일경우 N³ 번만큼의 수행시간을 가진다.

O(2ⁿ) : 입력 자료의 크기가 N일경우 2^N 번만큼의 수행시간을 가진다.

O(n!) : 입력 자료의 크기가 N일경우 n*(n-1)*(n-2)... * 1(n!) 번만큼의 수행시간을 가진다. ex)외판원 문제(TSP)의 기본적인 해법

일반적인 외판원 문제의 경우 8개가 넘어가면 시간의 소요가 엄청나게 급상승한다.