What is Big O and why is it so important?
A fundamental tool for analyzing algorithm efficiency and predicting how they behave at scale
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣀⣀⣀⣀⣀⣀⣀⣀⣀⡀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣤⣴⣾⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠿⠿⠿⣿⣿⣷⣄⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣠⣾⣿⠟⠛⠋⠁⠀⠀⠈⣻⣿⣿⣷⣄⠀⠀⠈⢿⣿⡆ ⠀⠀⠀⠀⠀⣠⣾⣿⠟⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣿⣿⠛⠻⣿⣷⣦⡀⢸⣿⡇ ⠀⠀⠀⢠⣾⣿⠟⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣼⣿⡟⠀⠀⠈⠻⣿⣿⣾⣿⡇ ⠀⠀⣠⣿⣿⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣴⣿⣿⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣿⣿⣿⡇ ⠀⣰⣿⡿⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣴⣿⣿⣿⣿⡛⠛⠛⠛⠛⢻⣿⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣴⣿⣿⠟⠁⢹⣿⣷⠀⠀⠀⣠⣿⣿⢻⣿⡇ ⢸⣿⣿⣧⣤⣤⣴⣶⣶⣶⣿⣿⣿⣅⣀⠀⠀⢿⣿⣆⢀⣴⣿⡿⠁⢸⣿⡇ ⢸⣿⣿⣿⣿⡿⠛⠛⠛⣿⣿⠟⠻⢿⣿⣿⣷⣮⣿⣿⣿⣿⠏⠀⠀⢸⣿⡇ ⢸⣿⡇⠻⣿⣷⡀⠀⢠⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠈⢙⣿⣿⣿⣿⣧⡀⠀⠀⢸⣿⡇ ⢸⣿⡇⠀⠹⣿⣷⡀⣾⣿⡇⠀⠀⠀⣠⣴⣿⣿⠟⠉⠻⣿⣿⣦⡀⢸⣿⡇ ⠸⣿⣿⣄⠀⠹⣿⣿⣿⣿⣀⣤⣴⣾⣿⡿⠋⠀⠀⠀⠀⠈⠻⣿⣿⣾⣿⡇ ⠀⠘⢿⣿⣿⣶⣾⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣾⣿⣿⣿⡇ ⠀⠀⠀⠈⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠁
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣸⣇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⣿⣿⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣿⣿⣿⣿⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣾⣿⣿⣿⣿⣷⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡘⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣼⣿⣶⣽⣿⣿⣿⣿⣿⣷⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣼⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣧⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣾⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣾⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣾⣿⣿⣿⣿⣿⡟⠀⠀⠀⠈⠻⣿⣿⣿⣿⣿⣷⡀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⢠⣾⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡆⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⢠⣾⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡷⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢸⣿⣿⣿⣿⣷⣽⣛⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⢠⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠛⠛⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠛⠿⣿⣿⣿⣿⣿⣶⡄⠀⠀ ⠀⢰⣿⣿⠿⠟⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠙⠛⠿⣿⣿⡆⠀ ⡰⠟⠉⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠻⢆
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣀⣀⣀⣀⣀⣀⣀⣀⣀⡀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣤⣴⣾⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠿⠿⠿⣿⣿⣷⣄⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣠⣾⣿⠟⠛⠋⠁⠀⠀⠈⣻⣿⣿⣷⣄⠀⠀⠈⢿⣿⡆ ⠀⠀⠀⠀⠀⣠⣾⣿⠟⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣿⣿⠛⠻⣿⣷⣦⡀⢸⣿⡇ ⠀⠀⠀⢠⣾⣿⠟⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣼⣿⡟⠀⠀⠈⠻⣿⣿⣾⣿⡇ ⠀⠀⣠⣿⣿⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣴⣿⣿⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣿⣿⣿⡇ ⠀⣰⣿⡿⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣴⣿⣿⣿⣿⡛⠛⠛⠛⠛⢻⣿⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣴⣿⣿⠟⠁⢹⣿⣷⠀⠀⠀⣠⣿⣿⢻⣿⡇ ⢸⣿⣿⣧⣤⣤⣴⣶⣶⣶⣿⣿⣿⣅⣀⠀⠀⢿⣿⣆⢀⣴⣿⡿⠁⢸⣿⡇ ⢸⣿⣿⣿⣿⡿⠛⠛⠛⣿⣿⠟⠻⢿⣿⣿⣷⣮⣿⣿⣿⣿⠏⠀⠀⢸⣿⡇ ⢸⣿⡇⠻⣿⣷⡀⠀⢠⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠈⢙⣿⣿⣿⣿⣧⡀⠀⠀⢸⣿⡇ ⢸⣿⡇⠀⠹⣿⣷⡀⣾⣿⡇⠀⠀⠀⣠⣴⣿⣿⠟⠉⠻⣿⣿⣦⡀⢸⣿⡇ ⠸⣿⣿⣄⠀⠹⣿⣿⣿⣿⣀⣤⣴⣾⣿⡿⠋⠀⠀⠀⠀⠈⠻⣿⣿⣾⣿⡇ ⠀⠘⢿⣿⣿⣶⣾⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣾⣿⣿⣿⡇ ⠀⠀⠀⠈⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠁
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣴⣿⣿⡿⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣾⣿⣿⠟⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⢀⣠⣤⣤⣤⣀⣀⠈⠋⠉⣁⣠⣤⣬⣤⣀⡀⠀⠀ ⠀⢠⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣦⡀ ⣠⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠟⠋⠀ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡏⠀⠀⠀ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⠀⠀⠀ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣧⠀⠀⠀ ⢹⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣤⣀ ⠀⠻⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠁ ⠀⠀⠙⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡟⠁⠀ ⠀⠀⠀⠈⠙⢿⣿⣿⣿⠿⠟⠛⠻⠿⣿⣿⣿⡿⠋⠀⠀⠀
⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⣿⣿⣿⡿⢿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀⣀⠀⠀⢀⣀⣀⡿⠉⠀⣀⣀⣀⢸⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⢸⣿⣿⡇⠀⠈⠿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⢸⣿⣿⣿⣦⣄⠀⠀⠙⢻⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⢸⣿⣿⡿⠿⣿⣿⠆⠀⢸⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀⣀⣸⣿⣿⣇⣀⣀⣀⣀⣠⣾⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿
⣠⣀⣄⣄⣤⣠⣠⣀⣄⣠⣀⣄⣠⣀⣄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⢼⡹⣞⡼⣲⢧⡳⣝⢮⡳⣝⢮⡳⣭⢿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⢺⡵⣫⡜⣧⢏⡷⣹⢎⡷⣹⢎⡷⣹⢾⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⢣⣟⣱⢻⡜⣏⢾⡱⣏⢾⡱⣏⢾⡱⢿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⡹⣜⢧⡻⣼⡹⣎⢷⡹⣎⢷⡹⢮⡝⣯⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⣹⢎⡷⣹⢶⣹⡮⠷⣽⠮⠷⣝⢧⡻⣽⠀⠀⠀⢀⡀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⠀⠀⢰⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⡸⣏⡾⣱⠏⠀⣀⣰⠇⠀⠀⢹⡎⣷⣹⠀⠀⠀⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⣽⣲⡽⠷⢴⡯⢯⡝⡷⣤⣤⠋⢻⣖⣻⠀⠀⠀⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⣽⣧⣴⡶⢦⣄⠀⠀⠀⣦⠀⠀⠀⠀⣦⠀⠀⣤⣴⠶⡶⣤⡀⠀⠀⢸⣧⡦⡴⠆⠀⣦⠀⠀⠀⠀⣤ ⣿⢿⠀⠀⢈⣟⢧⡻⢵⡳⢞⡇⢘⣮⢟⠀⠀⠀⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⣼⡇⠀⠀⠀⠙⣧⠀⢸⡧⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠈⣿⠀⠀⢼⡇⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠀⣿ ⣿⣫⢷⡒⠻⣝⡮⣝⡧⠿⢿⡀⣸⢧⡿⠀⠀⠀⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠄⠀⣸⡇⠀⠀⠀⠀⣿⠀⢸⣏⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠀⢾⠀⠀⢹⡇⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠀⣿ ⣿⡱⣏⢷⣄⡈⠙⢻⡀⠀⠀⡿⣝⢮⣽⠀⠀⠀⠘⢿⣄⡀⠀⣀⣼⠟⠀⠀⣹⡇⠀⠀⣀⣴⠏⠀⠀⢿⣄⠀⠀⢀⣿⠀⠀⣿⡀⠀⠀⠀⣾⡄⠀⢸⣇⡀⠀⣀⠀⢻⣄⡀⠀⢀⣿ ⣿⡵⣫⠾⣜⢯⡳⣟⢷⡲⢾⡹⣎⢷⣻⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠙⠛⠉⠁⠀⠀⠀⠈⠉⠛⠛⠉⠁⠀⠀⠀⠀⠉⠛⠋⠉⠉⠀⠀⠉⠁⠀⠀⠀⠉⠁⠀⠀⠉⠙⠋⠉⠀⠀⠉⠙⠋⠉⠉ ⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⣿⣿⣿⡿⢿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀⣀⠀⠀⢀⣀⣀⡿⠉⠀⣀⣀⣀⢸⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⢸⣿⣿⡇⠀⠈⠿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⢸⣿⣿⣿⣦⣄⠀⠀⠙⢻⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⢸⣿⣿⡿⠿⣿⣿⠆⠀⢸⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀⣀⣸⣿⣿⣇⣀⣀⣀⣀⣠⣾⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿
⣠⣀⣄⣄⣤⣠⣠⣀⣄⣠⣀⣄⣠⣀⣄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⢼⡹⣞⡼⣲⢧⡳⣝⢮⡳⣝⢮⡳⣭⢿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⢺⡵⣫⡜⣧⢏⡷⣹⢎⡷⣹⢎⡷⣹⢾⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⢣⣟⣱⢻⡜⣏⢾⡱⣏⢾⡱⣏⢾⡱⢿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⡹⣜⢧⡻⣼⡹⣎⢷⡹⣎⢷⡹⢮⡝⣯⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⣹⢎⡷⣹⢶⣹⡮⠷⣽⠮⠷⣝⢧⡻⣽⠀⠀⠀⢀⡀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⠀⠀⢰⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⡸⣏⡾⣱⠏⠀⣀⣰⠇⠀⠀⢹⡎⣷⣹⠀⠀⠀⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⣽⣲⡽⠷⢴⡯⢯⡝⡷⣤⣤⠋⢻⣖⣻⠀⠀⠀⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⣽⣧⣴⡶⢦⣄⠀⠀⠀⣦⠀⠀⠀⠀⣦⠀⠀⣤⣴⠶⡶⣤⡀⠀⠀⢸⣧⡦⡴⠆⠀⣦⠀⠀⠀⠀⣤ ⣿⢿⠀⠀⢈⣟⢧⡻⢵⡳⢞⡇⢘⣮⢟⠀⠀⠀⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⣼⡇⠀⠀⠀⠙⣧⠀⢸⡧⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠈⣿⠀⠀⢼⡇⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠀⣿ ⣿⣫⢷⡒⠻⣝⡮⣝⡧⠿⢿⡀⣸⢧⡿⠀⠀⠀⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⣿⠄⠀⣸⡇⠀⠀⠀⠀⣿⠀⢸⣏⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠀⢾⠀⠀⢹⡇⠀⠀⠀⠀⣿⠀⠀⠀⠀⣿ ⣿⡱⣏⢷⣄⡈⠙⢻⡀⠀⠀⡿⣝⢮⣽⠀⠀⠀⠘⢿⣄⡀⠀⣀⣼⠟⠀⠀⣹⡇⠀⠀⣀⣴⠏⠀⠀⢿⣄⠀⠀⢀⣿⠀⠀⣿⡀⠀⠀⠀⣾⡄⠀⢸⣇⡀⠀⣀⠀⢻⣄⡀⠀⢀⣿ ⣿⡵⣫⠾⣜⢯⡳⣟⢷⡲⢾⡹⣎⢷⣻⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠙⠛⠉⠁⠀⠀⠀⠈⠉⠛⠛⠉⠁⠀⠀⠀⠀⠉⠛⠋⠉⠉⠀⠀⠉⠁⠀⠀⠀⠉⠁⠀⠀⠉⠙⠋⠉⠀⠀⠉⠙⠋⠉⠉ ⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⣿⣿⣿⡿⢿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀⣀⠀⠀⢀⣀⣀⡿⠉⠀⣀⣀⣀⢸⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⢸⣿⣿⡇⠀⠈⠿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⢸⣿⣿⣿⣦⣄⠀⠀⠙⢻⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⢸⣿⣿⡿⠿⣿⣿⠆⠀⢸⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀⣀⣸⣿⣿⣇⣀⣀⣀⣀⣠⣾⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿
⢀⣤⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣤⡀ ⢸⣿⣿⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⣠⣦⡀⠀⠀⢀⣿⡟⠀⢀⣴⣄⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⣠⣾⡿⠋⠀⠀⠀⢸⣿⠇⠀⠀⠙⢿⣷⣄⠀⠀⠀⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠘⢿⣿⣄⠀⠀⠀⢀⣿⡟⠀⠀⠀⠀⣠⣿⡿⠃⠀⠀⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠙⢿⣷⠄⠀⢸⣿⠇⠀⠀⠠⣾⡿⠋⠀⠀⠀⠀⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠁⠀⠀⠿⠟⠀⠀⠀⠀⠈⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⡇ ⠸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠇ ⠀⠈⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⢹⣿⣿⣿⣿⡏⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠁⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣤⣼⣿⣿⣿⣿⣧⣤⣤⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣴⣿⣿⡿⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣾⣿⣿⠟⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⢀⣠⣤⣤⣤⣀⣀⠈⠋⠉⣁⣠⣤⣬⣤⣀⡀⠀⠀ ⠀⢠⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣦⡀ ⣠⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠟⠋⠀ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡏⠀⠀⠀ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⠀⠀⠀ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣧⠀⠀⠀ ⢹⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣤⣀ ⠀⠻⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠁ ⠀⠀⠙⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡟⠁⠀ ⠀⠀⠀⠈⠙⢿⣿⣿⣿⠿⠟⠛⠻⠿⣿⣿⣿⡿⠋⠀⠀⠀
⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⣿⣿⣿⡿⢿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀⣀⠀⠀⢀⣀⣀⡿⠉⠀⣀⣀⣀⢸⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⢸⣿⣿⡇⠀⠈⠿⣿⣿⣿⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⢸⣿⣿⣿⣦⣄⠀⠀⠙⢻⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⢸⣿⣿⡿⠿⣿⣿⠆⠀⢸⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣀⣀⣸⣿⣿⣇⣀⣀⣀⣀⣠⣾⣿⣿ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣴⣿⣿⡿⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣾⣿⣿⠟⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⢀⣠⣤⣤⣤⣀⣀⠈⠋⠉⣁⣠⣤⣬⣤⣀⡀⠀⠀ ⠀⢠⣶⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣦⡀ ⣠⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠟⠋⠀ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡏⠀⠀⠀ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⠀⠀⠀ ⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣧⠀⠀⠀ ⢹⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣤⣀ ⠀⠻⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠁ ⠀⠀⠙⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡟⠁⠀ ⠀⠀⠀⠈⠙⢿⣿⣿⣿⠿⠟⠛⠻⠿⣿⣿⣿⡿⠋⠀⠀⠀
⢀⣤⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣶⣤⡀ ⢸⣿⣿⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⠛⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⣠⣦⡀⠀⠀⢀⣿⡟⠀⢀⣴⣄⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⣠⣾⡿⠋⠀⠀⠀⢸⣿⠇⠀⠀⠙⢿⣷⣄⠀⠀⠀⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠘⢿⣿⣄⠀⠀⠀⢀⣿⡟⠀⠀⠀⠀⣠⣿⡿⠃⠀⠀⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠙⢿⣷⠄⠀⢸⣿⠇⠀⠀⠠⣾⡿⠋⠀⠀⠀⠀⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠁⠀⠀⠿⠟⠀⠀⠀⠀⠈⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⡇ ⢸⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⡇ ⠸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠇ ⠀⠈⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⢹⣿⣿⣿⣿⡏⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠁⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣤⣼⣿⣿⣿⣿⣧⣤⣤⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⣤⣶⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⠀⠀⠀⠈⣿⣿⣇⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢾⣿⣷⣄⠀⠀⢸⣿⣿⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⠀⠀⠀⠙⢿⣿⣧⡀⠈⣿⣿⣇ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⣿⣿⣦⣄⡀⠀⠻⣿⣿⣦⠸⠟⠛ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠛⠿⣿⣿⣷⣤⣈⠛⠁⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣶⣶⣦⣤⣀⣙⡻⢿⠃⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠈⠉⠙⠛⠿⢿⣿⣿⣿⠇⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⢠⣤⡄⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣶⣶⣿⠀⣤⣤⡄⠀⠀⠀ ⢸⣿⡇⠀⣉⣉⣉⣉⣉⣛⣛⣛⣟⠀⣿⣿⡇⠀⠀⠀ ⢸⣿⡇⠀⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠀⣿⣿⡇⠀⠀⠀ ⢸⣿⣧⣤⣤⣤⣤⣤⣤⣤⣤⣤⣤⣤⣿⣿⡇⠀⠀⠀ ⠸⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠇⠀⠀⠀
██╗ ██╗ ██████╗ ██████╗ ██████╗ ▄▄███▄▄ ██║ ██║██╔═══██╗██╔═══██╗██╔══██╗ ███▀▀▀▀▀ ██║ █╗ ██║██║ ██║██║ ██║██║ ██║ ▐██▌ ▄███▄ ██║███╗██║██║ ██║██║ ██║██║ ██║ ████ ▐████▌ ╚███╔███╔╝╚██████╔╝╚██████╔╝██████╔╝ ▀▀███▄▄▄██▀ ╚══╝╚══╝ ╚═════╝ ╚═════╝ ╚═════╝ ▀▀▀▀▀▀▀ ██████╗ ██╗ ██╗████████╗███████╗███████╗ ██╔══██╗╚██╗ ██╔╝╚══██╔══╝██╔════╝██╔════╝ ██████╔╝ ╚████╔╝ ██║ █████╗ ███████╗ ██╔══██╗ ╚██╔╝ ██║ ██╔══╝ ╚════██║ ██████╔╝ ██║ ██║ ███████╗███████║ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═╝ ╚══════╝╚══════╝
A gathering place for software artisans. by @luisignaciocc
A fundamental tool for analyzing algorithm efficiency and predicting how they behave at scale
Data types, memory management, and algorithmic complexity: the foundational concepts that determine your code's performance