BigO始终检查上限。因此，我们可以测量..我们编写代码的方式，从而可以减少时间复杂度，从而提高代码性能。但是为什么我们要使用下限（omega）？我不了解omega的实时使用。有人可以建议我吗
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这是一项精确功能。碰巧，通常证明算法要完成O(n)个操作要比证明算法至少要花费 O(n)个操作（顺便说一句，这种上下文 operation 表示 elementary 计算，例如逻辑和算术运算。）
通过提供下界，您还可以给出最佳情况场景的估计值，因为big-O表示法仅提供上限。
从实际的角度来看，这样做的好处是告诉任何算法无论什么都将需要很多（基本）步骤（或更多）。
还请注意，对平均值，最差和最佳情况进行估算也很有用，因为这些估算值会消失有关算法的复杂度的更多信息。
有些问题的内在复杂度至少是某种程度的（这意味着有一个数学定理证明了这一事实）。因此，无论采用哪种算法，都无法通过少于一定数量的计算来解决这些问题。这也很有用，因为可以让您知道给定算法是次优还是与问题的固有复杂性相匹配。