A notação Big O é uma ferramenta fundamental na análise de algoritmos, pois permite entender como o tempo de execução de um algoritmo se comporta em relação ao tamanho da entrada. Ela se concentra em como o tempo de execução cresce à medida que a entrada aumenta, o que é crucial para comparar a eficiência de diferentes algoritmos em cenários de grandes volumes de dados. Vamos analisar as alternativas: a) Ela permite comparar o tempo de execução de algoritmos com entradas pequenas - Isso não é correto, pois a notação Big O se preocupa mais com o comportamento em entradas grandes. b) Ela descreve apenas a eficiência de algoritmos em termos de uso de memória - Isso é uma afirmação limitada, pois a notação Big O é mais sobre tempo de execução do que apenas uso de memória. c) Ela ajuda a comparar como o tempo de execução de diferentes algoritmos cresce à medida que o tamanho da entrada aumenta - Esta é a definição correta da notação Big O. d) Ela calcula o número de passos que um algoritmo precisa para encontrar uma solução - Embora isso possa ser parte da análise, a notação Big O não calcula um número exato de passos, mas sim uma relação de crescimento. Portanto, a alternativa correta é: c) Ela ajuda a comparar como o tempo de execução de diferentes algoritmos cresce à medida que o tamanho da entrada aumenta.