演算法符號o

㈠ 演算法的O、Ω和 Θ記號的概念

希臘字母對希臘文明乃至西方文化影響深遠。《新約》里，神說：「我是阿爾法，我是歐米伽，首先的，我是最後的，我是初，我是終。」（聖經啟示錄22:13）。在希臘字母表裡，第一個字母是 「Α，α 」（Alpha），代表開始，最後一個字母是 「Ω， ω」 歐米伽（Omega），代表終了。這正是《新約》用希臘語寫作的痕跡。

概念：
Θ θ，音名θῆτα，希臘語字母名稱叫做/ˈθita/，美國英語叫做theta(國際音標/'θitə/)。
Ο ο，Omicron(國際音標/'ɑmɪ,krɑn/)字面上的意思是「小的 O」（ὄμικρόν），以便與ω「ὦμέγα，大 O」區別，與美國英語母音字母o相似。
Φ φ，希臘小寫字母φ，左上角的彎是開口的；而用作符號時，通常會寫作ф，變了一個縮小了的大寫Φ的形狀，美國英語叫做phi(國際音標/faɪ/)。
框架梁中的上部通長筋與支座負彎筋直徑相同時，通長筋綁扎接頭連接范圍，在凈跨中間的1/3位置內，搭接LlE（Ll）長度；
框架梁中的上部通長筋直徑小於支座負彎筋時，通長筋綁扎接頭連接范圍，在凈跨中間的1/3伸向支座負彎筋凈跨的1/3斷點內位置，搭接各LlE（Ll）長度，見；
框架梁中的架立筋與支座負彎筋連接，架立筋在凈跨中間的1/3伸向支座負彎筋凈跨的1/3斷點內位置，各150mm長度；
框架梁中的下部縱向受力鋼筋，中支座在支座范圍外連接，要離中支座內側≥1.5h0 避開箍筋加密區，搭接LlE（Ll）長度。
Ω ω，Omega字面上的意思是「大 O」（ὦμέγα），以便與字母 ο「ὄμικρόν，小 O」區別。美國英語叫做omega(國際音標/omiga/)，用作指事情的終結，對應指開始的alpha。

㈡ 大O表示法的簡介

漸進分析法最常用的表示方法是用於描述函數漸近行為的數學符號，更確切地說，它是用另一個（通常更簡單的）函數來描述一個函數數量級的漸近上界。大O符號是由德國數論學家保羅·巴赫曼（Paul Bachmann）在其1892年的著作《解析數論》（Analytische Zahlentheorie）首先引入的。
我們常用大O表示法表示時間復雜度，注意它是某一個演算法的時間復雜度。大O表示只是說有上界，由定義如果f(n)=O(n)，那顯然成立f(n)=O(n^2），它給你一個上界，但並不是上確界，但人們在表示的時候一般都習慣表示前者。此外，一個問題本身也有它的復雜度，如果某個演算法的復雜度到達了這個問題復雜度的下界，那就稱這樣的演算法是最佳演算法。
通常我們需要一種方法來對不同的演算法來進行比較，一般來說，解決同樣的問題有多種演算法，那麼在不同的客觀條件下如何對不同的演算法進行取捨呢？

㈢ C語言中的演算法里，時間復雜度可以記為O(N平方)。字母O 表示什麼

計算機科學中，演算法的時間復雜度是一個函數，它定量描述了該演算法的運行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的字元串的長度的函數。時間復雜度常用大O符號表述，不包括這個函數的低階項和首項系數。
代表「order of ...」（……階）的大 O，最初是一個大寫的希臘字母希臘字母'Ο'（Omicron），現今用的是大寫拉丁字母『O』。

㈣ 大O表示法

表示時間的大O符號，是用來描述演算法效率的語言和度量單位。
大O表示法分析了演算法的運行時間如何隨列表的增長而增長，指出了演算法最糟情況下的運行時間。

n為列表的長度，（n）作為大O表示法的操作數。

大O表示法通常不考慮常量，因為如果這兩種演算法的大O運行時間不同，這個常量將無關要緊。
大O表示法不考慮乘以、除以、加上或減去的數字。如O(n+26)、O(n-26)、O(n*26)、O(n/26)，它們都應該表示為O(n)。

如下圖：

其中Ο(log2n )、Ο(n)、 Ο(nlog2n )、Ο(n2)和Ο(n3)稱為多項式時間，而Ο( 2n)和Ο(n!)稱為指數時間。計算機科學家普遍認為前者（即多項式時間復雜度的演算法）是有效演算法，把這類問題稱為P（Polynomial,多項式）類問題，而把後者（即指數時間復雜度的演算法）稱為NP（Non-Deterministic Polynomial,非確定多項式）問題。

1、《演算法圖解》 https://www.manning.com/books/grokking-algorithms
2、《演算法的基本概念》 https://www.zybuluo.com/defias/note/286416

㈤ 演算法中描述復雜度的大O是什麼意思

在「計算機演算法復雜性分析」課程中，通常使用大 O 符號表述時間復雜度。常見的有：（1）、O(n²)：表示當 n 呈線性增長時，計算量按 n² 規律增大。該種演算法是效率最低的一種。
（2）、再例如：要在一個大小為 n 的整數數組中，找到一個該數組裡面的最大的一個整數，因此你需要把 n 個整數都掃描一遍，操作次數為 n，那麼該時間復雜度就是O(n)。

㈥ 演算法復雜度中的O(n)、O(nlgn)、O(n^2)等是什麼意思

關於演算法的復雜度計算，初學者一開始便容易進入完全定量的思考之中，這是難以到達的。演算法復雜度在很多時候是對演算法運行的時間一個大概的定性（或者說大數）描述，因為很多時候無法精確地描述一條代碼究竟執行了多少時間。而任何一個演算法運行的大多時間都集中在某一主體循環之中，像for,while之類，主體循環的次數往往跟某個或多個輸入參數或環境變數有關。像O(n)、O(nlgn)、O(n^2)之類描述都是圍繞主體循環次數和輸入參數或者環境變數的關系展開的。
下面舉一個例子，從給定的整型數組中查找與某一數相等的數的位置，顯然對於沒有排序的數組而言，需要從數組頭部開始向後遍歷比較，那麼這個主體遍歷循環就跟數組的長度有關，即演算法復雜度為O(n)。

㈦ 演算法符號o,Ω,0的含義和區別

Omega(大寫Ω,小寫ω ),又稱為大O,是第二十四個希臘字母,亦是最後一個希臘字母。電阻的單位. Omega用作指事情的終結,對應指開始的Alpha,...

㈧ 演算法分析中小o符號什麼意思

另一種衡量復雜度的符號，與大O類似，算的方法不同而已

㈨ 數學分析中的O和演算法中的O是一回事嗎我

按定義來講是一回事, 是統一的記號, 只不過演算法分析里的O大多數時候僅用於n->oo時的無窮大量(當然, O(1)不是無窮大量, 只是有界量), 而數學分析里則還經常會用於無窮小量