比较Big O,Theta和Omega之间的算法复杂度

Question

晚上好,

我想帮助比较一个大O和Θ算法.
我可以理解如何比较两个大O,但是
我对如何比较big-O与Θ或big-O与Ω等有什么不妥.

我将在下面发布一些例子:

Θ(2ⁿ)vsΟ(2ⁿ)
Θ(n ^0.6) vsΘ (n ^logn)
O(n)vsΩ(n⋅logn)

Answer 1

Θ(2 ^ n)vsΟ(2 ^ n)

我有一件与大象[*]大小相同的东西,还有一件不比大象大的东西.比较它们的尺寸.

Θ(n ^ 0.6)vsΘ(n ^ logn)

n^log n大于n^0.6,因为log n大于常数.但我不能为他们想动物.

O(n)vsΩ(nlogn)

我有一件事不比老鼠大,还有一件不比猫小的东西.比较它们的尺寸.

[*]呃...因为事物和大象倾向于无限,所以无论如何它们都是相同的大小.这个类比并不完美,但关键在于大O意味着"不大于",大欧米茄意味着"不小于",而大-Theta意味着,"不大于也不小于"."更大"和"更小"都是用相同的标准来判断的,实际上意思是" 对于足够大的"," f(n)数量不大于/小于常数".g(n)n