算法复杂度分析中的符号（Θ、Ο、ο、Ω、ω）简介
Θ，读⾳：theta、西塔；既是上界也是下界(tight)，等于的意思。
Ο，读⾳：big-oh、欧⽶可荣（⼤写）；表⽰上界(tightness unknown)，⼩于等于的意思。
ο，读⾳：small-oh、欧⽶可荣（⼩写）；表⽰上界(not tight)，⼩于的意思。
Ω，读⾳：big omega、欧⽶伽（⼤写）；表⽰下界(tightness unknown)，⼤于等于的意思。
ω，读⾳：small omega、欧⽶伽（⼩写）；表⽰下界(not tight)，⼤于的意思。
⼤O符号（：Big O notation）是⽤于描述的符号。更确切地说，
它是⽤另⼀个（通常更简单的）函数来描述⼀个函数的渐近上界。手机unknown是什么意思
⼤Ω符号的定义与的定义类似，但主要区别是，⼤O符号表⽰在增长到⼀定
程度时总⼩于⼀个特定函数的常数倍，⼤Ω符号则表⽰总⼤于，来描述⼀个函数的
渐近下界。
⼤Θ符号是和的结合。下⾯给出具体的数学定义:
函数f ( n )代表某⼀算法在输⼊⼤⼩为n的情况下的⼯作量（效率），则在n趋向很⼤的时候，我们将f (n)与另⼀⾏为已知的函数g(n)进⾏⽐较：
1）如果0，则称f (n)在数量级上严格⼩于g(n)，记为f (n)=o( g(n))。
2）如果，则称f (n)在数量级上严格⼤于g(n)，记为f (n)=w( g(n))。
3）如果c，这⾥c为⾮0常数，则称f (n)在数量级上等于g(n)，即f (n)和g(n)是同⼀个数量级的函数，记为：f (n)=Θ( g(n))。4）如果f (n)在数量级上⼩于或等于g(n)，则记为f (n)=O( g(n))。
5）如果f(n)在数量级上⼤于或等于g(n)，则记为f (n)=Ω( g(n))。
⼤O⼤Ω都是存在c，⼩o⼩w都是对于任意c

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