ソートアルゴリズムの文脈では、「大きな入力」は通常、ソートアルゴリズムの時間複雑度に対する入力データのサイズによって定義される。バブルソートの場合の大きな入力とは、O(n2)の時間複雑度が実用的でなくなり、処理時間が長くなるような入力のことである。

バブルソートの性能は、使用する特定の実装とハードウェアに大きく依存するため、入力データのMB/GB/TBという特定のブレークポイントは存在しない。しかし、入力データのサイズが大きくなるにつれて、バブルソートの時間的複雑さが問題となり、大きな入力に対して非効率的になる。その結果、バブルソートは一般に大きな入力に対して非効率的であるとみなされ、マージソートはO. (n log n)の時間複雑性により効率的であるとみなされる。バブルソートが非効率になる正確な点は、特定の実装やハードウェアに依存するが、一般的に数千要素以上の入力サイズでは非効率になると考えられている。
In the context of sorting algorithms, a 'large input' is typically defined by the size of the input data in relation to the time complexity of the sorting algorithm. A large input in the case of bubble sort is one for which the time complexity of O(n2) becomes impractical, resulting in long processing times.

As the performance of bubble sort is highly dependent on the specific implementation and hardware used, there is no specific breakpoint in terms of MB/GB/TB of input data. However, as the size of the input data grows larger, the time complexity of bubble sort becomes more problematic, making it inefficient for larger inputs. As a result, bubble sort is generally regarded as inefficient for large inputs, whereas merge sort is regarded as more efficient due to its time complexity of O. (n log n). The precise point at which bubble sort becomes inefficient depends on the specific implementation and hardware, but it is generally agreed that bubble sort becomes inefficient for input sizes greater than several thousand elements.