算法复杂度分析中的符号(Θ、Ο、ο、Ω、ω)简介

Θ,读音:theta、西塔;既是上界也是下界(tight),等于的意思。

Ο,读音:big-oh、欧米可荣(大写);表示上界(tightness unknown),小于等于的意思。

ο,读音:small-oh、欧米可荣(小写);表示上界(not tight),小于的意思。

Ω,读音:big omega、欧米伽(大写);表示下界(tightness unknown),大于等于的意思。

ω,读音:small omega、欧米伽(小写);表示下界(not tight),大于的意思。

大O符号(英语:Big O notation)是用于描述函数渐近行为的数学符号。更确切地说,它是用另一个(通常更简单的)函数来描述一个函数数量级的渐近上界。


大Ω符号的定义与大O符号的定义类似,但主要区别是,大O符号表示函数在增长到一定程度时总小于一个特定函数的常数倍,大Ω符号则表示总大于,来描述一个函数数量级的渐近下界。


大Θ符号是大O符号和大Ω符号的结合。下面给出具体的数学定义:

函数f ( n )代表某一算法在输入大小为n的情况下的工作量(效率),则在n趋向很大的时候,我们将f (n)与另一行为已知的函数g(n)进行比较:

 

原文:https://blog.csdn.net/qq_30448629/article/details/78016534
 

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/lzw17750614592/article/details/83050402
今日推荐