这种方法的最佳/平均/最坏情况的复杂度(大O)是多少？

这种方法的最佳/平均/最坏情况的复杂度（大O）是指在不同情况下算法执行所需的时间和空间资源的增长率。以下是一些常见的复杂度表示及其含义：

1. O(1)：常数复杂度，表示算法的执行时间或空间资源不随输入规模的增加而增加。例如，访问数组中的元素。
2. O(log n)：对数复杂度，表示算法的执行时间或空间资源随输入规模的增加而以对数方式增加。例如，二分查找算法。
3. O(n)：线性复杂度，表示算法的执行时间或空间资源随输入规模的增加而线性增加。例如，遍历一个数组。
4. O(n log n)：线性对数复杂度，表示算法的执行时间或空间资源随输入规模的增加而以线性对数方式增加。例如，快速排序算法。
5. O(n^2)：平方复杂度，表示算法的执行时间或空间资源随输入规模的增加而以平方方式增加。例如，嵌套循环遍历一个二维数组。
6. O(2^n)：指数复杂度，表示算法的执行时间或空间资源随输入规模的增加而以指数方式增加。例如，解决旅行商问题的穷举算法。
7. O(n!)：阶乘复杂度，表示算法的执行时间或空间资源随输入规模的增加而以阶乘方式增加。例如，解决旅行商问题的全排列算法。

需要注意的是，复杂度只是对算法执行时间或空间资源的增长率进行了粗略的描述，具体的执行时间还受到硬件、编程语言、优化等因素的影响。

对于给定的问答内容，如果涉及到算法或数据结构，可以根据具体情况给出相应的复杂度分析。