我们能像估算Big O一样估算Big Omega吗？
Big Omega是一种用于估算算法下界的符号表示法，它表示一个函数的增长速度的下界。与Big O表示法类似，Big Omega也用于描述算法的时间复杂度。
Big Omega的定义如下： 对于一个函数g(n)，如果存在正常数c和n0，使得对于所有的n≥n0，都有g(n)≥c*f(n)，其中f(n)是一个函数，那么我们可以说f(n)是g(n)的一个下界，记作f(n)=Ω(g(n))。
与Big O不同，Big Omega表示算法的最低运行时间，即算法在最坏情况下的运行时间的下界。因此，我们不能像估算Big O一样直接估算Big Omega。
然而，我们可以通过分析算法的执行过程和数据结构的特性来估算Big Omega。通常，我们会尝试找到一个最佳的输入，使得算法的执行时间达到最低。通过分析算法的执行过程和数据结构的特性，我们可以确定算法的最低运行时间的下界。
在实际应用中，估算Big Omega可以帮助我们了解算法的最佳情况下的性能，并帮助我们选择最适合的算法来解决特定的问题。
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我一直在读，估计大O是多么容易:去掉最不重要的项和常量。我的问题是，我们能为Big Omega做同样的事情吗？我知道输入依赖与渐近分析无关:我们可以在最佳、平均和最坏情况分析上有一个上限(Big O)和一个下限(Big Omega)。但我对如何快速估计我的算法的Big Omega感到困惑，例如，在最坏的情况下。 如果你能提供例子来澄清我的困惑，我将不胜感激。
浏览 22提问于2019-09-24得票数 1
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2回答
像f(n)=3n^2+2这样的函数是O( n^2 )，因为n^2是函数中的最大指数。然而，函数1f(n)= n^31不是O(n^2)，因为最大指数是3，而不是2。因此，为了在大欧米茄或大Theta上做出这样的猜测，我们应该在函数中寻找什么？我们能做一些类似于上面对大O符号所做的事情吗？
例如，假设问题要求我们找到函数f(n)= 3n^2 +1的Big或Big。f(n)= O(n)，Big</
浏览 1提问于2017-11-27得票数 0
谁能帮我澄清一下混乱吗？
浏览 3提问于2015-01-22得票数 2
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一般来说，Big Omega是Big O的对立面，因为它是最好的场景，并寻找下界。所以存在一个c和n0使得n，>=，n0。但我不确定如何将其应用于证明，以及如何操作方程中的常量来找到c和n0，并证明t(n)是Omega(5n + 9nlogn^5)。t(n) = n + n logn^2 is/= Omega(5n + 9nlogn^5)
有人能提供一些关于如何解决这类问题的见解吗？
浏览 5提问于2013-01-27得票数 0
我刚在Cormen的算法书中读到，big-O和big-omega不遵循三分法属性。这意味着对于f(n)和g(n)这两个函数，f(n) = O(g(n))和f(n) = Omega(g(n))可能都不成立。例如，他们认为如果函数是n^(1+sin n)，那么它是可能的。虽然这是正确的，但在现实世界的算法中，可能会有像sin n这样的运行时。因为它有时会随着输入大小的增加而减少。有没有人知道这样的算法，或者可以给出一小段这样做的代码片段。谢谢你的回答，那么在这种情况下，假设
浏览 3提问于2011-09-18得票数 18
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我想我已经很好地掌握了Big O，omega和theta符号的含义，以及如何证明一个函数是其中之一。我不明白如何证明它们的组合，就像在问题中一样。有人能给我解释一下吗？Θ(n) + O(n^3) = O(n^3)
编辑:拼写错误，原来说不相等
浏览 7提问于2017-01-20得票数 0
2回答
如果f(n)是O(g(n))，并且f(n)也是Ω(g(n))，这意味着f(n)也是大Θ(g(n))，对吗？另外，如果上面两个中的任何一个是假的，那么f(n)不是大的Θ(g(n))？
浏览 0提问于2010-05-24得票数 0
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是不是每个算法都有大Omega？
算法有没有可能同时拥有Big O和Big Omega (但彼此不相等-不是Big Theta)？例如，Quicksort的Big O- O(n log n)，但它有Big Omega吗？如果是这样，我该如何计算呢？
浏览 1提问于2013-03-08得票数 4
然而，我在理解Big-Ω(Big-Omega)表示法时遇到了问题.
有时，我们想说的是，一个算法至少要花费一定的时
浏览 2提问于2015-06-22得票数 1
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浏览 3提问于2012-08-11得票数 2
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最小跳跃数组(自顶向下方法)
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浏览 36提问于2020-03-22得票数 0
1回答
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使用此面和第(a)部
浏览 5提问于2012-10-14得票数 2
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