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第一題： 【圖（一）】為演算法設計時所需考量的時間複雜度比較圖，請回答下列問題：
時間複雜度是一個衡量演算法執行時間長短的指標，它通常用於描述演算法執行時間隨著輸入大小增加的增長率。時間複雜度通常表示為大O符號（例如 O(n), O(log n), O(n^2) 等），這種表示法關注於最壞情況下的執行時間，並忽略常數因子和低階項。
在大數據處理中，時間複雜度尤其重要，因為數據量的微小增加都可能導致處理時間的顯著增長。例如，一個 O(n^2) 的演算法對於小數據集可能運行得很快，但當數據集變得很大時，執行時間會呈平方增加，這可能導致演算法變得極其緩慢。對於大數據應用，更偏好時間複雜度較低的演算法，如 O(log n) 或 O(n)，因為它們在數據量增加時能保持較佳的性能。