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  • 2020-05-26 18:16:47

    O(大O):表示小于等于
    o(小o):表示小于
    Ω(大欧米嘎):大于等于
    ω(小欧米嘎):大于
    Θ:等于

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    Θ – 等于
    f ( n ) = Θ ( g ( n ) ) f(n) = Θ(g(n)) f(n)=Θ(g(n)) f ( n ) = g ( n ) f(n) = g(n) f(n)=g(n)

    Ο – 小于等于(常用于计算最坏情况,作为时间复杂度上界)
    f ( n ) = O ( g ( n ) ) f(n) = Ο(g(n)) f(n)=O(g(n)) f ( n ) ≤ g ( n ) f(n) ≤ g(n) f(n)g(n)

    ο – 小于
    f ( n ) = ο ( g ( n ) ) f(n) = ο(g(n)) f(n)=ο(g(n)) f ( n ) < g ( n ) f(n) < g(n) f(n)g(n)

    Ω – 大于等于
    f ( n ) = Ω ( g ( n ) ) f(n) = Ω(g(n)) f(n)=Ω(g(n)) f ( n ) ≥ g ( n ) f(n) ≥ g(n) f(n)g(n)

    ω – 大于
    f ( n ) = ω ( g ( n ) ) f(n) = ω(g(n)) f(n)=ω(g(n)) f ( n ) > g ( n ) f(n) > g(n) f(n)g(n)

    B站北大屈婉玲教授有一节课详细讲过这个,最后的例题很棒

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  • O(大O):表示小于等于 o(小o):表示小于 Ω(大欧米嘎):大于等于 ω(小欧米嘎):大于 Θ:等于

    O(大O):表示小于等于

    o(小o):表示小于

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    常用的表示复杂度符号有O、Ω、Θ和o,下面用通俗的语言解释一下这些符号的含义。 用T(n)表示一个算法输入规模为n的时候的复杂度复杂度分析里比较两个多项式f(x)和g(x)是比较其增长速度,用专业说法就是: ...
    常用的表示复杂度的符号有O、Ω、Θ和o,下面用通俗的语言解释一下这些符号的含义。

    用T(n)表示一个算法输入规模为n的时候的复杂度。复杂度分析里比较两个多项式f(x)和g(x)是比较其增长速度,用专业说法就是:

    如果存在正常数c和k,使得当n≥k时,f(x)≥cg(x),则说明f(x)增长比g(x)快。反之亦然。

    然后O的含义是复杂度上界,即存在正常数c和k,使得当n≥k时,T(n)≤cf(n),则T(n)=O(f(n))。然后Ω表示复杂度下界,就是存在正常数c和k,使得当n≥k时,T(n)≥cf(n),则T(n)=Ω(f(n))。

    然后如果T(n)=O(f(n))且T(n)=Ω(f(n)),则T(n)=Θ(f(n))。
    最后是o,如果T(n)=O(f(n))且,T(n)≠Θ(f(n)),则T(n)=o(f(n)),也就是表示更松的上界(一般不用吧……)
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空空如也

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