確かに、ここにいくつかの説明があります：

o表記は、アルゴリズムのランタイムまたはスペースの複雑さの上限を表現するために使用される数学的表記です。たとえば、o（log n）は、入力サイズnで時間/空間の複雑さが対数的に成長することを意味します。o（log^2 n）は、nの対数とともに複雑さが二次的に成長することを意味します。O（n）は線形の複雑さを意味します。

一般的に、Veb Treeは、挿入/削除と範囲のクエリの時間の複雑さが向いており、より少ないスペースが必要です。ただし、融合ツリーの実装が簡単になる場合があります。
Sure, here are some clarifications:

O notation is a mathematical notation used to express upper bounds on the runtime or space complexity of algorithms. For example, O(log n) means that the time/space complexity grows logarithmically with the input size n. O(log^2 n) means the complexity grows quadratically with the logarithm of n. O(n) means linear complexity.

Generally speaking, VEB tree has better time complexity for insertion/deletion and range queries, and requires less space. However, fusion tree may be simpler to implement.