Big O — способ описать, как растёт время работы алгоритма с увеличением входных данных. O(1) — константа (доступ по индексу массива), O(n) — линейно (проход по массиву), O(n²) — квадратично (вложенные циклы). Не важно, сколько конкретно миллисекунд — важен порядок роста. Если алгоритм O(n) работает за 1 секунду на 1000 элементах, то на 1 000 000 будет ~1000 секунд. Big O показывает worst case — худший сценарий. На собеседованиях спрашивают постоянно, потому что это базовый язык для обсуждения эффективности кода.