Claro, puedo darte un ejemplo de algoritmo de complejidad O(n) y otro de complejidad O(n^2). La complejidad algorítmica representa la cantidad de recursos (temporales) que necesita un algoritmo para resolver un problema y por tanto permite determinar la eficiencia de dicho algoritmo.

Un algoritmo de complejidad O(n) es aquel que el tiempo de ejecución es proporcional al tamaño del dato de entrada n. Es decir, si el dato se duplica, el tiempo se duplica. Un ejemplo de este tipo de algoritmo es la **búsqueda secuencial** o **búsqueda lineal**, que consiste en recorrer un vector o una lista buscando un elemento. El peor caso se da cuando el elemento no está o está al final, y entonces se deben examinar todos los elementos del vector o lista. El tiempo de ejecución en este caso es T(n) = k*n, donde k es una constante que depende del lenguaje, la máquina, etc. Por tanto, este algoritmo tiene una complejidad de O(n).

Un algoritmo de complejidad O(n^2) es aquel que el tiempo de ejecución es proporcional al cuadrado del tamaño del dato de entrada n. Es decir, si el dato se duplica, el tiempo se cuadruplica. Un ejemplo de este tipo de algoritmo es la **ordenación por burbuja** o **bubble sort**, que consiste en comparar pares de elementos adyacentes e intercambiarlos si están desordenados. El peor caso se da cuando el vector o la lista está ordenado en sentido inverso, y entonces se deben realizar n*(n-1)/2 comparaciones e intercambios. El tiempo de ejecución en este caso es T(n) = k*n^2, donde k es una constante que depende del lenguaje, la máquina, etc. Por tanto, este algoritmo tiene una complejidad de O(n^2).

Espero que te haya quedado claro.
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