大O表示法是用於描述算法時間複雜度或空間複雜度的一種表示方法，它幫助分析算法的運行時間或占用空間如何隨輸入數據量的增長而變化，這種表示法主要用於算法分析，以比較不同算法在處理不同規模數據時的效率。
大O表示法定義為T(n)=O(f(n))，其中T(n)是算法執行時間隨輸入規模n變化的函式，f(n)是描述算法時間或空間複雜度的函式，O表示「order of」（即「大約」的意思），大O表示法強調的是算法性能的漸進行為，即輸入量n趨於無窮大時的行為，這有助於理解算法在處理大規模數據時的表現。
大O表示法可以幫助開發者快速分析算法的性能優劣，從而做出更高效的選擇，在計算機科學中，常見的大O運行時間包括O(log n)(對數時間，如二分查找)，O(n)(線性時間)，O(n log n)(如快速排序)，O(n²)(如選擇排序)，以及O(n!)(如旅行商問題)等。