Which of the following statements is true about Big-O notation?

Big-O notation is used in computer science to describe the upper bound of an algorithm's time complexity. It provides an asymptotic upper limit on how the runtime grows as the input size increases. This means it represents the worst-case scenario for an algorithm's performance. For example, if an algorithm has a time complexity of O(n²), it means the runtime will not grow faster than a quadratic function of the input size. Big-O does not describe the lower bound (which is Omega notation) or the average case (which requires separate analysis). Therefore, the correct statement is that Big-O represents the upper bound of an algorithm’s runtime.

हिन्दी उत्तर: बिग-ओ संकेतन का उपयोग कंप्यूटर विज्ञान में एल्गोरिथ्म के समय जटिलता की ऊपरी सीमा का वर्णन करने के लिए किया जाता है। यह एक आसीम्प्टोटिक ऊपरी सीमा प्रदान करता है जो इनपुट आकार बढ़ने के साथ रनटाइम कैसे बढ़ता है, इसका वर्णन करता है। इसका अर्थ है कि यह एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन का सबसे खराब मामला दर्शाता है। उदाहरण के लिए, यदि एक एल्गोरिथ्म की समय जटिलता O(n²) है, तो इसका अर्थ है कि रनटाइम इनपुट आकार के वर्गात्मक फलन से तेजी से नहीं बढ़ेगा। बिग-ओ निचली सीमा (जिसे ओमेगा संकेतन द्वारा वर्णित किया जाता है) या औसत मामले (जिसके लिए अलग विश्लेषण की आवश्यकता होती है) का वर्णन नहीं करता है। इसलिए, सही कथन यह है कि बिग-ओ एल्गोरिथ्म के रनटाइम की ऊपरी सीमा का प्रतिनिधित्व करता है।