Вопросы к Поиску с Алисой
Big O, Big Theta и Big Omega — обозначения, которые используются для анализа алгоритмов, но они описывают разные аспекты сложности их выполнения. prepbytes.com habr.com
Big O (O(f(n)) описывает верхнюю границу (наихудший случай) временной или пространственной сложности алгоритма. prepbytes.com habr.com Это означает, что производительность алгоритма не будет расти быстрее, чем функция f(n), по мере приближения размера входных данных к бесконечности. prepbytes.com
Big Omega (Ω(f(n)) описывает нижнюю границу (лучший случай) сложности алгоритма. prepbytes.com habr.com Это означает, что производительность алгоритма не будет расти медленнее, чем функция f(n), по мере приближения размера входных данных к бесконечности. prepbytes.com
Big Theta (Θ(f(n)) описывает точную границу (средний случай) сложности алгоритма. prepbytes.com habr.com Это означает, что производительность алгоритма растёт с той же скоростью, что и функция f(n), по мере приближения размера входных данных к бесконечности. prepbytes.com
Таким образом, Big O фокусируется на наихудшем случае, Big Omega — на лучшем, а Big Theta — на точной сложности алгоритма. prepbytes.com github.com