问题描述
如何决定算法的前pressing时间复杂度？
How to decide on expressing time complexity of algorithm ?
如果我们选择EX preSS的时间复杂度 O（N）或 THETA（N）？因为一个函数 F（N）可以pssed因为无论是大哦（G（N））或 THETA（G（N））。
Should we choose to express time complexity in terms of O(n) or theta(n) ? Because a function f(n) can be expressed as either Big-Oh(g(n)) or theta (g(n)).
我们什么时候选择大哦了THETA？
When do we choose big-oh over theta ?
推荐答案
当你要同时指定一个下界使用大西塔符号。 F（N）= O（G（N））表示， F 上面用先按g ，而 F（N）=西塔（G（N））表示， F 是先按g 界的上方和下方。
Use Big Theta notation when you want to also specify a lower bound. f(n) = O(g(n)) says that f is bounded above by g, whereas f(n) = Theta(g(n)) says that f is bounded both above and below by g.
在换句话说，有常数 K1 和 2 ，使得 K1 * | G（N）| ＆LT; = | F（N）| ＆LT; = K2 * | G（N）|
In other words, there are constants k1 and k2 such that k1 * |g(n)| <= |f(n)| <= k2 * |g(n)|
这篇关于困惑于是否EX preSS与THETA符号或大哦符号的时间复杂度的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！