Trong Big O Notation, O(n^2) đề cập đến tốc độ tăng của một thuật toán hoặc hàm theo quy mô đầu vào. Cụ thể, O(n^2) biểu thị rằng thời gian chạy của thuật toán tăng theo bình phương của kích thước đầu vào (n).

Để giải thích chi tiết hơn:

1. Thời gian thực thi: Thời gian thực thi của thuật toán hoặc hàm tăng theo cách bình phương đối với kích thước đầu vào. Điều này có nghĩa là khi kích thước đầu vào tăng lên, thời gian thực thi sẽ tăng với một tỷ lệ bình phương.

2. Ví dụ: Một ví dụ phổ biến về thuật toán có thời gian thực thi O(n^2) là thuật toán sắp xếp nổi bọt. Trong trường hợp này, với một mảng có n phần tử, số lần so sánh sẽ là khoảng (n^2)/2, do thuật toán phải thực hiện một vòng lặp lồng nhau để so sánh và hoán đổi các phần tử.

3. Ví dụ về mã: Dưới đây là một ví dụ đơn giản về một đoạn mã Python biểu thị một thuật toán có độ phức tạp thời gian O(n^2):

4. cho mik 5* vs ctlhn nhé:)))'