3. 大O記法の計算例: プログラミングコード
   大O記法は、アルゴリズムの効率を評価する際に広く使用される数学的な表記です。アルゴリズムの実行時間が入力サイズにどのように依存するかを示します。f(n): アルゴリズムの実行時間（通常、操作の数）g(n): 漸近的にf(n)を上界する関数（通常、単純な関数）
4. NP, NP完全、NP困難のプログラミング例と計算複雑性理論入門
   NP、NP完全、NP困難は、計算機科学の計算複雑性理論において、問題の計算量を分類するための重要な概念です。これらの概念は、プログラミングのアルゴリズム設計や問題解決に深く関連しています。定義: 多項式時間内（効率的に）に、非決定性チューリングマシンによって解ける問題のクラスです。
5. 「Big O」記法の日本語解説 (プログラミング、アルゴリズム、計算理論、コンピュータサイエンス)
   「Big O」記法は、アルゴリズムの効率性や計算量を評価するための数学的な表記法です。主に、アルゴリズムがデータのサイズが増えるにつれてどれくらい遅くなるかを表します。最悪ケースの計算量: 「Big O」記法は、アルゴリズムが最も悪くなる場合の計算量を表現します。つまり、入力データが最悪の組み合わせの場合に、アルゴリズムがどれだけ時間がかかるかを表します。