是log（x），因为Omega是最好的情况吗？那么如果f = x + 1，则Omega（f）= 1然后是
答案 0 :(得分：4)
不，Omega用于渐近下界，与O渐近上界的方式大致相同。所以，f = Omega(g)如果对于某个常量C，最终f >= C * g为真。也就是说，常量C和常数N使得n >= N隐含f(n) >= C * g(n)。它与O相同，只是不平等的方向反转。
答案 1 :(得分：3)
Nor O和Omega也不是这样的。你也不能说O（f）= x ^ 2
相反，人们说：f = O（g）这意味着存在常数k和C，使得：f＆lt; k * g + C
因此，以下陈述适用于您的f：
欧米茄以同样的方式运作，但不平等逆转了： f = Omega（g），这意味着存在常数k和C，使得：f> k * g + C
因此，以下陈述适用于您的f：
希望这会有所帮助。有关详细信息，请参阅Wikipedia
答案 2 :(得分：2)
很多人认为 O 表示“最坏情况”而 Omega 表示“最佳情况”，但 不正确。语句 f（x）= O（g（x））松散地表示“ f（x）的增长速度不会快于 cg（x）（对于某些常量 c ），而 f（x）= Omega（g（x））松散地表示“ f（x）不要慢于 cg（x）“。请注意，在这些语句的两个中，它是”最大“的术语（在这种情况下， 2x ^ 2 ），你应该看一下，所以 f（x）都是 O（x ^ 2）和 Omega（x ^ 2）< / em>（它也是 O（x ^ 3）， O（2 ^ x）， Omega（x）， Omega（1）等等。最值得注意的是， O和Omega都是关于函数f（x）的陈述。它们是不关心函数描述的内容，并且没有关于最佳或最坏情况的概念。相反，习惯使用 O 来描述函数时函数表示最坏的情况，并且当函数表示最佳情况时使用 Omega 。原因是如果我们有 O 绑定一个表示算法最坏情况的函数，然后相同的 O 绑定适用于算法在所有情况下的运行时间（因为它永远不会使用更多时间在最坏的情况下，并且类似地，在最佳情况下绑定的 Omega 在所有情况下都适用于算法的运行时间。
答案 3 :(得分：0)
从实际角度来看，还有一个非常重要的符号。大Theta符号。这个想法和大O和大欧米茄一样，但功能从上到下都有限。