时间复杂度符号

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五种符号：

(Θ)，读音：(theta)、西塔；既是上界也是下界((tight))，等于的意思。

(O)，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。

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解释：

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：

1. 如果(lim;dfrac{f(n)}{g(n)}=0)，则称(f(n))在数量级上严格小于(g(n))，记为(f(n)=ο(g(n)))

2. 如果(lim;dfrac{f(n)}{g(n)}=infty)，则称(f(n))在数量级上严格大于(g(n))，记为(f(n)=ω(g(n)))

3. 如果(lim;dfrac{f(n)}{g(n)}=c)，这里(c)为非(0)常数，则称(f(n))在数量级上等于(g(n))，即(f(n))和(g(n))是同一个数量级的函数，记为(f(n)=Θ(g(n)))

4. 如果(f(n))在数量级上小于或等于(g(n))，则记为(f(n)=O(g(n)))

5. 如果(f(n))在数量级上大于或等于(g(n))，则记为(f(n)=Ω(g(n)))

大(O)大(Ω)都是存在(c)，小(o)小(ω)都是任意(c)

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