「大きな入力」を構成するものは何ですか？MB/GB/TBの入力データにブレークポイントはありますか？バブルソートの効率が低下/より効率的になりますか？
大きなO表記では、大きな入力とは、n要素の数が無限に向かっている入力を指します。実際には、大きな入力は、あなたが言及したブレークポイントを超えたものとして最もよく定義されます。はい、ブレークポイントが存在する可能性がありますが、それはバイトの観点ではなく、nと呼ばれるソートの要素の数で測定されます。大きなO表記と時間の複雑さは、最悪のシナリオで長さnのAリストを並べ替えるために必要な操作の数を指します。少数の要素（nの小さな値）の場合、n^2ステップでリストを並べ替えることができるアルゴリズムと、n log nステップでリストをソートするアルゴリズムは、10個の要素の場合、同数のステップを実行します。n^2は100、n log nは〜23です。この場合、単一のステップを実行するのにかかる時間がパフォーマンスを支配する可能性があります。n^2アルゴリズムがn log nアルゴリズムが操作を実行するよりも10倍速い操作を実行できる場合、n log nアルゴリズムが23操作を終了する前に100操作を終了します。
nの値が大きい場合、必要な操作の数が支配し始めます。たとえば、10個の要素ではなく10,000個の要素のリストがある場合、n^2は100,000,000（1億ステップ）で、n log nはわずか92,103ステップです。n^2アルゴリズムは各ステップを10倍速く実行できますが、1,000倍のステップを実行する必要があります。したがって、この場合、n log nアルゴリズムは、大きなマージンでn^2アルゴリズムを上回ります。要素の数が増えると、マージンは指数関数的に広くなります。
ソートアルゴリズムの一般的な経験則として、単純なアルゴリズムがより高速になる可能性のある「少数」は、10〜70のような低い2桁の要素のリストの周りにあります。約100個以上の要素と推定されます。