O(n log n) 是一種計算複雜度的表示法，通常用來描述某些演算法的效率。這個表示法的意思是，隨著輸入數據量 n 的增加，演算法的運行時間將以 n 與 log n 的乘積增長。這種複雜度通常出現在高效的排序演算法（如快速排序和合併排序）中，或者在某些數據結構操作中。
用來描述演算法在執行時所需的時間，通常以輸入大小 n 的函數來表示。時間複雜度是計算機科學中的一個重要概念，因為它幫助我們理解和比較不同演算法的效率。時間複雜度可以是常數、線性、平方、對數等，具體取決於演算法的特性。在設計和分析演算法時，了解時間複雜度是至關重要的。
例句 1：
這個演算法的時間複雜度是 O(n log n)。
The time complexity of this algorithm is O(n log n).
例句 2：
在選擇演算法時，考慮它的時間複雜度是非常重要的。
It's very important to consider the time complexity when choosing an algorithm.
例句 3：
我們需要找到一個時間複雜度較低的解決方案。
We need to find a solution with lower time complexity.
指一個演算法在執行時所需的資源（如時間和空間）的使用程度。算法效率通常與其時間複雜度和空間複雜度有關，對於解決問題的速度和資源消耗至關重要。在計算機科學中，評估一個演算法的效率可以幫助我們選擇最佳的解決方案。
例句 1：
這種排序演算法的效率非常高，特別是在大數據集上。
The efficiency of this sorting algorithm is very high, especially on large datasets.
例句 2：
我們需要提高演算法的效率，以處理更大的數據集。
We need to improve the algorithm's efficiency to handle larger datasets.
例句 3：
演算法效率的評估是設計新系統時的一個重要步驟。
Evaluating algorithm efficiency is an important step when designing new systems.
專門用來描述排序演算法的時間複雜度，通常用來比較不同排序方法的效率。排序複雜度可以是 O(n^2)、O(n log n) 或更高，具體取決於所使用的演算法。了解排序複雜度對於選擇合適的排序技術至關重要，尤其是在處理大量數據時。
例句 1：
合併排序的排序複雜度是 O(n log n)。
The sorting complexity of merge sort is O(n log n).
例句 2：
在選擇排序演算法時，了解其排序複雜度非常重要。
It's very important to understand the sorting complexity when choosing a sorting algorithm.
例句 3：
快速排序在平均情況下具有 O(n log n) 的排序複雜度。
Quick sort has a sorting complexity of O(n log n) in average cases.