刚刚开始学习算法。但是，我不知道 n0 在计算时间复杂度方面代表什么。
mergeSort时间复杂度的完整报价。
Ө（nlogn）-C1 * nlogn <= T（n）<= C2 * logn，如果n> = n0
O（nlogn）-T（n）<= C * nlogn，如果n> = n0
答案 0 :(得分：3)
从直觉上讲，语句f（n）= O（g（n））表示
对于任何足够大的值，f（n）的值都由g（n）的常数倍从上限定边界。
换句话说，尽管f（n）最初可能比g（n）大得多，但从长远来看，您会发现f（n）最终被某个恒定倍数匹配或超过。的g（n）。
您在此处指的n 0 是确定“足够大”这一概念的正式数学方法。具体来说，如果提出索赔是
T（n）≤C 2 n log n，如果n≥n 0 ，
值n 0 是一些截止阈值。也就是说，这就是说n足够大的时候了。
上述语句中n 0 和C 2 的特定选择将取决于您正在解决的特定问题，但是希望这可以使您有所了解如何解释您正在查看的内容。