Big Θ is just one of a bunch of different functions that we can define,
and there's a set that essentially corresponds to all the different ways you might
want to compare a function.
If f(n) is in little o(g(n)), that's kind of like saying f(n) is strictly less than g(n).
It grows less slowly asymptotically.
F(n) is in O(g(n))--there's our friend O--that's really like saying f(n) ≤ g(n).
It might grow as fast as g(n), but it might be small.
Θ is the one we just looked at, which kind of like equality--they grow roughly at the same rate.
Ω--f(n) is in Ω(g(n)) means that it is an upper bound.
F(n) is bigger than or equal to g(n).
G(n) is a lower bound on f(n).
The ω, analogously, is kind of like strictly greater than.
बिग Θ बस अलग अलग कार्य करता है कि हम को परिभाषित कर सकते हैं का एक समूह में से एक है,
और वहाँ एक सेट है कि अनिवार्य रूप से सभी विभिन्न तरीकों तुम हो सकता है करने के लिए से मेल खाती है
एक समारोह की तुलना करना चाहते हैं।
यदि छोटी o(g(n)), कि f(n) g(n) से भी कड़ाई से कम नहीं है कह की तरह की तरह है में f(n) है।
यह कम निवेश धीरे धीरे बढ़ता है।
F(n) है O(g(n) में)-- हमारा दोस्त है कि वास्तव में पसंद है O - है f(n) ≤ g(n) कह रही है।
यह रूप में तेजी से g(n) के रूप में विकसित हो सकता है, लेकिन यह छोटा किया जा सकता है।
Θ से एक हम अभी में देखा जो तरह की समानता - की तरह वे मोटे तौर पर उसी दर से बढ़ता है।
Ω--f(n) Ω(g(n)) मतलब है कि यह एक ऊपरी बाध्य है में है।
F(n) से बड़ा या बराबर है g(n) है।
G(n) f(n) पर एक कम ही है।
Ω, analogously, सख्ती से भी अधिक से अधिक की तरह की तरह है।
ビッグ・シータは関数を表す方法の1つです
これと本質的に類似した一連の表記法を
比較してみましょう
リトル・オー つまりf(n)∈o(g(n))の場合は
f(n)
漸近的には成長率は低くなります
ビッグ・オー つまりf(n)∈O(g(n))の場合は
f(n)≦g(n)とほぼ等しいと言えます
g(n)と同じか小さいでしょう
ビッグ・シータならほぼイコールとなり
同様に成長します
ビッグ・オメガ つまりf(n)∈Ω(g(n))の場合は
上界であることを意味しています
f(n)≧g(n)とほぼ等しく
g(n)はf(n)の下界となります
リトル・オメガ(ω)ならf(n)>g(n)とほぼ等しくなります