有两种算法可以为给定问题提供正确的输出。
鉴于一种算法的复杂性是 theta（n log（n））而另一种算法的复杂性是 theta（n），的复杂性是多少>问题？例如是n log（n）的大O，n log（n）的Big Omega还是其他方式？
由于算法是关于最坏情况的场景，我们还会考虑这种情况下的最坏情况吗？
答案 0 :(得分：0)
由于
f（n）∈Θ（g（n））
意味着f渐近地在g的上方和下方都有界，并且
f（n）∈O（g（n））
意味着f渐近地以g为界，明显
f（n）∈Θ（g（n））⇒f（n）∈O（g（n））。
由于问题可以通过Θ（n）算法解决，因此它也可以通过Θ（n log（n））算法求解的事实只是旨在分散注意力的噪声：问题并不比Θ更难（n）（事实上，可能更简单）。问题的复杂性当然不受n log（n）的限制，因此它不是任何 n log（n）的Ω（），并且没有证据表明它是Ω（n） （虽然它通常是Ω（1））。