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如果函数f(x)=O(g(x))，则存在f(x)=Ω(g(x))和f(x)=ϴ(g(x))的机会，但如果f(x)=o(g(x))，是否可能f(x)=Ω(g(x))，或者f(x)=ω(g(x))？
浏览 1提问于2016-09-21得票数 1
给定的什么是大的哦，Theta，和欧米茄的声明，可以作出？
我知道大哦会是O(n^3)，但我不知道该找什么，其他的。
浏览 3提问于2015-01-08得票数 0
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我的教授说，这是不可能发生的，同时：b(n)=O(a(n))，但是为什么呢？根据定义，根本不存在矛盾。 第一个是从某个角度说a(n)<= alpha * b(n)，第二个是从另一个角度说b(n)<= beta * a(n)
浏览 10提问于2021-09-13得票数 1
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小哦和小omega时间复杂度
、、、、
据我所知，小-哦应该有一个n的极限，接近于=0的(函数/小-哦，ω函数)的无穷大，对于小ω，这个极限应该等于无穷大。然而，有没有可能会有多个小哦和小omegas来实现这个限制呢？也就是说，有没有可能有许多小欧姆和小欧米加可以满足一个方程？
浏览 0提问于2018-09-25得票数 0
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我已经把它缩小到现在，所有的解决方案手册似乎很少使用哦，在这一点上，把它归结为这一步让我有点困惑，我以为我不太懂--哦，但显然不够好
浏览 3提问于2015-10-01得票数 0
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我正在研究“大哦”、“大omega”和“大θ”的增长顺序。因为我不能输入这些小符号，所以我将它们表示如下：OMEGA =大omega例如，我会说n= ORDER ( n ^2 )，这意味着函数n的阶数是n^2grows at most as fast as n^2
n^2 = OMEGA(n) //n^2 grows at
浏览 2提问于2010-06-07得票数 1
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我只是读了一个问题的答案，“大O”的简明英语解释，从中我知道，大-O表示法只是一个算法复杂性的“上限”？
但是，我们能否将它应用于算法的其他情况(即最佳和平均情况)？
浏览 0提问于2015-01-08得票数 0
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我有一个关于大O符号和小O符号的问题。从直觉上看，大O像<=，小O像<。这是否意味着如果某个东西是f(n)的小o，那么它也是f(n)的大O，就像i< j，i <= j一样？谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2014-09-17得票数 1
所以我理解大O，大欧米茄和大西塔的概念，但我不知道如何证明大欧米茄和大西塔。函数f在大O(G)中当且仅当存在一些常数c>0和一些常数n_0≥1，使得对于所有n≥n_0，f(n)≤c·g(n)是真的.如果(2^{n})^{1/3}∈Θ(2^{n})，我需要使用所有三个符号来证明/反驳。到目前为止我所拥有的是：
<e
浏览 3提问于2020-07-04得票数 0
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我想我至少开始理解大Oh符号背后的理论了，也就是说，它是一种测量函数速度增长速度的方法。换句话说，大O量化了算法的效率。但它的实现是另一回事。例如，在最好的情况下，推送和拉取操作将是O(1)，因为从堆栈中删除或添加到堆栈所需的步骤数将是固定的。不管值是多少，过程都是一样的。我正在尝试想象一系列事件(如push和pop )如何将性能从O(1)降低到O(n^2)。如果我有一个n/2容量的数组，n个推送和弹出操作，以及一个在满或半满时使其容量加倍或减半的动态数组，那么这些操作发生的顺序如何可能影响程序
浏览 0提问于2013-01-23得票数 0
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我花了很多时间在这里和math.stackexchange上阅读关于大问题的问题和答案，这似乎是最好的地方，因为math.stackexchange似乎不喜欢这类问题。
浏览 4提问于2010-11-25得票数 2
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在Cormen定理3.1中说
证明了算法的运行时间为Big-theta(g(n))当且仅当它的最坏情况运行时间为Big-oh(g(n))而最佳情况运行时间为big-omega(g(n))我的意思是，如果我们遵守必须证明的问题，我们得出结论:对于渐近更紧的界(
浏览 7提问于2013-07-03得票数 1
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我明白大哦和theta的意思。问题如下:如果h(n)是递增函数，则f(n) = theta(g(n) => h(f(n)) =O(h(g(N)。如果我试图找到一些函数来证明它，比如说，n和2n，这是可以接受的吗？而且，即使我发现h(f(n))和h(g(n))以相同的速度增长，这意味着它们本质上是θ，它们仍然很大吗？因为theta的松散约束很大-哦，在这种情况下，我永远不能反驳上面的说法。
浏览 0提问于2012-04-09得票数 0
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