θ，讀音：theta、西塔；既是上界也是下界(tight)，等於的意思。
ο，讀音：big-oh、歐公尺可榮（大寫）；表示上界(tightness unknown)，小於等於的意思。
ο，讀音：small-oh、歐公尺可榮（小寫）；表示上界(not tight)，小於的意思。
ω，讀音：big omega、歐公尺伽（大寫）；表示下界(tightness unknown)，大於等於的意思。
ω，讀音：small omega、歐公尺伽（小寫）；表示下界(not tight)，大於的意思。
大o符號（英語：big o notation）是用於描述函式
漸近行為的數學符號。更確切地說，
它是用另乙個（通常更簡單的）函式來描述乙個函式數量級的漸近上界。
大ω符號的定義與大o符號的定義類似，但主要區別是，大o符號表示函式在增長到一定
程度時總小於乙個特定函式的常數倍，大ω符號則表示總大於，來描述乙個函式數量級的
漸近下界。
大θ符號是大o符號和大ω符號的結合。下面給出具體的數學定義:
函式f ( n )代表某一演算法在輸入大小為n的情況下的工作量（效率），則在n趨向很大的時候，我們將f (n)與另一行為已知的函式g(n)進行比較：
1）如果
重新上傳
取消2）如果
重新上傳
取消重新上傳
取消3）如果
重新上傳
取消c，這裡c為非0常數，則稱f (n)在數量級上等於g(n)，即f (n)和g(n)是同乙個數量級的函式，記為：f (n)=θ( g(n))。
4）如果f (n)在數量級上小於或等於g(n)，則記為f (n)=o( g(n))。
5）如果f(n)在數量級上大於或等於g(n)，則記為f (n)=ω( g(n))。
大o大ω都是存在c，小o小w都是對於任意c
分類:
演算法
演算法複雜度分析中的符號（ ）
讀音 theta 西塔 既是上界也是下界 tight 等於的意思。讀音 big oh 歐公尺可榮 大寫 表示上界 tightness unknown 小於等於的意思。讀音 small oh 歐公尺可榮 小寫 表示上界 not tight 小於的意思。讀音 big omega 歐公尺伽 大寫 表示下界...
演算法複雜度簡介
時間複雜度與空間複雜度 一般演算法都可以轉化成乙個數學方程，表示的是乙個時間複雜度之和，而我們為了方便表達，會把對於影響比較小的式子省略掉，去掉不會變的常數，只留下乙個對於複雜度影響最大的函式 正文 對於乙個給定的演算法，第一是從數學上證明演算法的正確性，這一步主要用到形式化證明的方法及相關推理模式...
演算法複雜度簡介
演算法的時間複雜度和空間複雜度合稱為演算法的複雜度。1.時間複雜度 1 時間頻度 乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且乙個演算法花費的時間與演算...