大O符号，或称渐进增长速度的粗略度量（Asymptotic Notation），是一种用于描述算法资源消耗量 （通常是时间或者空间）随着输入数据规模增长的变化趋势的数学符号。在分析算法的效率时，我们一般只关心算法在最坏情况下的表现，因此大O符号通常用于给出算法的最差时间复杂度。

直观上，当我们说一个算法的时间复杂度为O(f(n))时，我们的意思是，在最坏情况下，这个算法所需要运行的时间（即步骤数）不会超过f(n)的某倍。

严谨地，当我们说一个函数g(n)属于O(f(n))时，我们的意思是，存在两个正整数n0和c，使得对于任何满足n>=n0的n，都有|g(n)|<=c*|f(n)|。

因此，当我们说一个算法的运行时间为O(f(n))时，我们实际上是在说这个算法的运行时间是由f(n)控制的，因为f(n)是在输入数据规模增长时算法运行时间增长的上界。对于大O符号，我们并不在意常数因子c的大小，只关心函数f(n)的增长趋势。

在分析算法的时间复杂度时，通常我们只保留最高阶项，省去低阶项和常数因子，因为当输入数据规模增大时，这些低阶项和常数因子的影响会逐渐减小，最终可以忽略不计。

举个例子，如果一个算法的运行时间可以用函数g(n)=5n^2+3n+2来描述，那么我们通常只
解释编程中的大O符号概念。