在算法分析中，我们经常会使用Big O符号来表示一个函数的复杂度。Big O符号表示函数在最坏情况下的增长率。因此，我们可以使用Big O符号来表示一个算法在最坏情况下需要多少时间或空间。

以下是一些基本的Big O符号及其对应的复杂度：

• O(1)：常数复杂度，表示算法需要固定的时间或空间，与输入的规模无关。
• O(n)：线性复杂度，表示算法的时间或空间与输入的规模n成正比。
• O(nlogn)：对数线性复杂度，表示算法的时间或空间与输入的规模n和logn的乘积成正比。
• O(n²)：平方复杂度，表示算法的时间或空间与输入的规模n的平方成正比。
• O(2ⁿ)：指数复杂度，表示算法的时间或空间与输入的规模n的指数成正比。

以下是一些示例代码，用于展示不同复杂度的算法：

1. O(1)的算法：

def print_first_item(items):
    print(items[0])

2. O(n)的算法：

def print_all_items(items):
    for item in items:
        print(item)

3. O(n²)的算法：

def print_all_possible_ordered_pairs(items):
    for item1 in items:
        for item2 in items:
            print(item1, item2)

希望这个解决方法能够对你理解Big O符号及其在算法分析中的应用有所帮助。