我听说某个地方，例如告诉一个函数有一个大的θ为n它必须在最佳和最差的情况下都有n的复杂性，所以线性搜索不会是n的大θ因为它有最好的情况O（1），但我怀疑这些信息，所以如果你有任何你想要分析的代码，何时说这段代码有一些函数的大概念？
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要了解大theta，我们应该首先回顾一下大O和大omega。 Big O描述了函数在最坏情况下的运行时，这意味着它永远不会比它更糟糕。大欧米茄（Omega）描述了函数的最佳运行时，这意味着该函数的性能永远不会比这更好。大O =大欧米茄时会发现大theta，因为最坏的情况=最好的情况，因此该函数受同一时间复杂度上下限制。例如，当对两个矩阵进行矩阵乘法，每个矩阵的维数为n x n时，函数的运行时间为O（n ^ 3）。运行时也是bigOmega（n ^ 3）。这是因为在函数的最差情况和最佳情况下，您总是将两个矩阵相乘。您将无法“尽早结束”，因为您总是将矩阵中的所有内容相乘。由于该函数在n ^ 3上下限制，因此该函数为bigTheta（n ^ 3）。