Theta符号的简单英文解释是什么？尽可能少的正式定义和简单的数学。
theta符号与Big O符号有何不同？有人能用简单的英语解释吗？
在算法分析中如何使用？我很困惑？
答案 0 :(得分：4)
如果算法的运行时间是Big Theta（f（n）），则它在f（n）上方和下方渐近有界。 Big O是相同的，除了绑定仅在上面。
直观地说，Big O（f（n））说“我们可以确定，忽略常数因子和术语，运行时间永远不会超过f（n）。”粗略地说，如果你认为运行时间“糟糕”，那么Big O就是最糟糕的情况。 Big Theta（f（n））说“我们可以肯定，忽略常数因子和术语，运行时间总是随f（n）变化。”换句话说，Big Theta是一个众所周知的紧张局限：它既是最坏的情况，也是最好的情况。
直觉的最后尝试：大O是“片面的”。 O（n）运行时间也是O（n ^ 2）和O（2 ^ n）。 Big Theta不是这样。如果你的算法运行时间是O（n），那么你已经有一个证明它不是Big Theta（n ^ 2）。它可能是也可能不是Big Theta（n）
一个例子是比较排序。信息理论告诉我们排序需要至少上限（n log n）比较，并且我们实际上发明了O（n log n）算法（其中n是比较次数），因此排序比较是Big Theta（n log n）。 / p>
答案 1 :(得分：1)
我一直想用简单的话来说明这一点。这是我的尝试。
如果算法的时间或空间复杂度用
表示Big O：Ex O（n） - 表示n是上限。最终价值可能小于或等于n。
Big Omega：ExΩ（n） - 表示n是下限。最终价值可能等于或大于n。
Theta：ExΘ（n） - 表示n是唯一可能的值。 （上限和下限）