大omega記號

Similar to big O notation, big Omega(Ω) function is used in computer science to describe the performance or complexity of an algorithm.

與大O表示法相似，大Omega(Ω)函數在計算機科學中用于描述算法的性能或復雜性。

If a running time is Ω(f(n)), then for large enough n, the running time is at least k?f(n) for some constant k. Here’s how to think of a running time that is Ω(f(n)):

如果運行時間為Ω(f(n))，則對于足夠大的n，對于某個常數k，運行時間至少為k?f(n)。 這是運行時間為Ω(f(n))的思考方式：

We say that the running time is “big-Ω of f(n).” We use big-Ω notation for asymptotic lower bounds, since it bounds the growth of the running time from below for large enough input sizes.

我們說運行時間是“ f(n)的大Ω”。 我們將big-Ω表示法用于漸近下界 ，因為對于足夠大的輸入大小，它從下面限制了運行時間的增長。

大O和大Ω之間的差異 (Difference between Big O and Big Ω)

The difference between Big O notation and Big Ω notation is that Big O is used to describe the worst case running time for an algorithm. But, Big Ω notation, on the other hand, is used to describe the best case running time for a given algorithm.

Big O表示法和BigΩ表示法之間的區別在于，Big O用于描述算法的最壞情況運行時間。 但是，另一方面，BigΩ表示法用于描述給定算法的最佳情況下運行時間。

更多信息： (More Information:)

• Big-Ω (Big-Omega) notation

  大歐姆(Big-Omega)表示法

翻譯自: https://www.freecodecamp.org/news/big-omega-notation/

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