苦苦挣扎于O，Ω和Θ之间的差异？

Question

我目前正在撰写有关数据结构和算法的论文。我的期末考试即将来临，我知道各种排序和搜索算法的最坏情况时间复杂性会有问题。

我想我理解O，Ω和Θ的一般概念。 O表示上限，Ω表示上限和下限，Θ表示下限。

因此，如果我们从下面的例子中考虑问题（b），我很困惑我的答案应该是O（n log n）还是Θ（n log n）？

最初我曾经认为Θ专门用于最坏情况下的时间复杂度，但我看到人们用O来表示最坏情况下的时间复杂度。

Answer 1

好的，你有一些倒退， 如此大的O符号表示最坏的情况，并且是一个上限。

大Theta表示紧密的渐近界。这意味着最差和最好的情况都属于同一个功能。基本上，当Big O和Big Omega为我们提供相同的界限时，我们会使用Big Theta。

Big Omega表示最佳情况，下限。

通常在最坏的情况下使用Big O，并在最差和最好的情况相同时使用big theta。如果你只使用Big O和Big Omega，你将完全客观正确