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任何人都可以解释大O对大欧米茄vs大Theta？

可能重复： Big Theta符号 – 大Theta代表什么？ 我想我理论上理解这一点，但是我很难理解这三者的应用。 在学校里，我们总是用Big O来表示algorithm的复杂性。 例如，泡泡分类是O（n ^ 2）。 现在读了更多的理论后，我得到了大哦不是唯一的措施，至less有两个有趣的。 但是这是我的问题： 大O是上界，大Omega是下界，Big Theta是两者的组合。 但是这在概念上意味着什么？ 我明白图表上的含义。 我已经看到了一百万的例子。 但是algorithm的复杂性意味着什么呢？ 一个“上限”或“下限”如何混合？ 我想我只是没有得到它的应用程序。 我知道如果乘以某个常数c，如果在某个值n_0 f（x）大于g（x）之后，f（x）被认为是O（g（x））。 但是这实际上意味着什么呢？ 为什么我们将f（x）乘以某个值c？ 地狱，我认为与大O符号倍数并不重要。

下界和紧束缚的区别？

参考这个答案 ，什么是Theta（紧束缚）？ 欧米茄是一个algorithm可能花费的最小时间，它的下界是相当明白的。 我们知道Big-O是上限，意味着algorithm可能需要的最大时间。 但是我不知道Theta。