---
sidebar_position: 10
---

# Метод оценки сложности алгоритма O(n)

Метод оценки сложности алгоритма **O(n)** используется для анализа времени выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Обозначение **O(n)** означает, что время выполнения алгоритма растёт линейно с увеличением размера входных данных.

## Пример на JavaScript:
Рассмотрим простой пример алгоритма, который проходит по всем элементам массива и выполняет какую-то операцию (например, вывод в консоль):
```js
function printArrayElements(arr) {
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        console.log(arr[i]);
    }
}
const array = [1, 2, 3, 4, 5];
printArrayElements(array);
```

## Объяснение:
1. **Цикл `for`:** В этом примере цикл `for` проходит по каждому элементу массива `arr`. Количество итераций цикла равно длине массива `n`.
2. **Линейная зависимость:** Если массив увеличивается в размере (например, в 2 раза), то количество итераций цикла также увеличивается в 2 раза. Это означает, что время выполнения алгоритма растёт линейно с увеличением размера входных данных.
3. **Сложность O(n):** Таким образом, сложность этого алгоритма оценивается как **O(n)**, где `n` — это количество элементов в массиве.

## Заключение:
Метод оценки сложности **O(n)** помогает понять, как будет вести себя алгоритм при увеличении объёма данных. В данном случае, если массив станет очень большим, время выполнения алгоритма будет пропорционально увеличиваться.