বিগ-ও (Big-O) নোটেশন অনুযায়ী $O(n^2)$ এর গ্রোথ রেট $O(n)$ এর চেয়ে অনেক বেশি। তাই ইনপুট সাইজ যখন অনেক বড় হয়, তখন অ্যালগরিদম A গাণিতিকভাবে বা asymptotically ধীর গতির হয়ে পড়ে।

১. ছোট ইনপুটের ক্ষেত্রে অ্যালগরিদম A দ্রুত হতে পারলেও বড় ইনপুটে তা সবসময় পিছিয়ে থাকে।
২. $O(n)$ হলো লিনিয়ার টাইম কমপ্লেক্সিটি যা $O(n^2)$ কোয়াড্রাটিক কমপ্লেক্সিটির চেয়ে অনেক দক্ষ।
৩. এই তুলনা মূলত দীর্ঘমেয়াদী কর্মক্ষমতা বা অসীম ইনপুটের ওপর ভিত্তি করে করা হয়।

অতিরিক্ত তথ্য: অ্যালগরিদমের দক্ষতা পরিমাপের এই গাণিতিক বিশ্লেষণকে টাইম কমপ্লেক্সিটি বিশ্লেষণ বলা হয়।