В чём разница между асимптотическими оценками сложности Big O, Big Omega и Big Theta?

Разница между асимптотическими оценками сложности Big O, Big Omega и Big Theta заключается в том, что они описывают разные грани времени выполнения алгоритма: gitverse.ru dev.to

• Big O описывает верхнюю границу времени выполнения алгоритма (худший случай). gitverse.ru Если в большинстве ситуаций алгоритм выполняется быстро, но существуют случаи, когда эффективность снижается, описывается именно этот случай. gitverse.ru
• Big Omega описывает нижнюю границу времени выполнения (лучший случай). gitverse.ru Это обеспечивает нижний предел времени, затрачиваемого алгоритмом, с точки зрения размера входных данных. www.geeksforgeeks.org
• Big Theta нужна для описания среднего случая. gitverse.ru При вычислении Big Theta учитывается равномерное распределение входных данных разного типа и длины, что обеспечивает среднюю временную сложность алгоритма. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, Big O характеризует динамику роста сложности алгоритма, Big Omega — минимальное время, необходимое для выполнения, а Big Theta — средний случай выполнения {7-host} {9-host} {10-host} .