时间复杂度big-OBig-Omega和big-Theta

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了时间复杂度big-OBig-Omega和big-Theta相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

我们有三种曲线:

 
A curve that we know is "above" the running time function when n is large. ( Big-O )
当n足够大时,曲线高于运行时间函数(big-o)
 
A curve that we know is "below" the running time function when n is large. (Big-Omega)
当n足够大时,曲线低于运行时间函数(big-omega)
 
If we can squeeze the curves that are "above" and "below" the running time function close enough, then we can figure out Big-Theta(big-theta)
 
Big-Theta 仅仅只是一个"Scaled"版本的运行曲线,big-theta仅仅只是scale最高序列的f(n)行为。big-theta仅仅只是一个曲线
 
 
Big-O 告诉你什么样的函数增长速度大于f(N)
Bit-Theta告诉你什么样的函数增长速度同f(N)
Big-Omega告诉你什么样的函数增长速度小于f(N)
 
Funcitons in Asymptotic notation
 
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所有公式都可以用这个来表示
 
Logarithms grow more slowly than polynomials
对数比指数增长慢
 
接下来是指数增长的顺序(由慢到快):
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It would be convenient to have a form of asymptotic notation that means
运行时间最多增长这么多,但它可以增长的更慢
big-O asymptotic upper bounds:渐近上界
 
best case average/expected case worst case 
 
 
 
 
 

以上是关于时间复杂度big-OBig-Omega和big-Theta的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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