题目是：
我已经知道大的哦
O（N3）。
因为这代表了多项式的最高阶。最坏的情况是时间复杂度。
大Ω意味着最低度数？即
Ω（N2）
如果是这样的话，我们怎么能证明无视第三学位是正当的呢？
谢谢
最佳答案
不，大O并不是说最大的学位是什么，这只是一个简单的规则，大欧米茄也不是说最低的学位是什么。O和Omega实际上是比较两个函数的工具，而不是说一个函数的一些东西。
当我们说f = O(g)时，这意味着函数f的增长速度不会超过g（当忽略常数因子时）。所以17n^2 + 5n^3 = O(n^3)，但这也是17n^2 + 5n^3 = O(n^4)，17n^2 + 5n^3 = O(n^5)和17n^2 + 5n^3 = O(18036523n^38576)的情况，但不是17n^2 + 5n^3 = O(n^2.9999999)的情况。
当我们说f = Omega(g)时，这意味着函数f的增长速度不会慢于g（当忽略常数因子时）。因此，17n^2 + 5n^3 = Omega(n^3)、17n^2 + 5n^3 = O(n^2)、17n^2 + 5n^3 = O(n)和17n^2 + 5n^3 = O(1)，但并非如此。
所以如果你想要一个快速的规则，那就是如果17n^2 + 5n^3 = O(n^3.000001)的最高程度是f = O(g)的最高程度，那么f就是<=的最高程度。
关于performance - 17n ^ 2 + 5n ^ 3(以Big-Omega表示法)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/9098435/