是的，Big O有正确的表示方法。一种通用表示法是使用大O符号，例如O(n)或O(n²)。这里是一些代码示例：

1. O(n)表示线性时间复杂度，即在一个具有n个元素的列表中查找一个元素的最坏情况。在这种情况下，代码执行的时间与输入列表的大小成比例。

def search_list(lst, target):
    for item in lst:
        if item == target:
            return True
    return False

2. O(n²)表示平方时间复杂度，即在一个具有n个元素的列表中搜索所有可能的元素对的最坏情况。在这种情况下，代码执行的时间与输入大小的平方成比例。

def find_pairs(lst):
    pairs = []
    for i in range(len(lst)):
        for j in range(i+1, len(lst)):
            pairs.append((lst[i], lst[j]))
    return pairs

当然，这只是两个例子，O符号可以用来表示各种算法的时间复杂度。通过正确地估计算法所需的时间和空间量级，可以帮助我们优化代码以提高算法的效率。