Big-Theta 记号(大 Theta 记号)用于描述算法时间或空间复杂度的渐近紧确界:当输入规模 \(n\) 足够大时,函数 \(f(n)\) 在常数因子范围内同时被上界和下界夹住。若 \(f(n) \in \Theta(g(n))\),表示 \(f(n)\) 的增长速度与 \(g(n)\) 同阶(忽略常数与低阶项)。
/ˌbɪɡ ˈθiːtə noʊˈteɪʃən/
The running time is big-Theta of n squared.
运行时间是 \( \Theta(n^2) \)。
Using big-Theta notation, we can state that the algorithm runs in \( \Theta(n \log n) \) time in the average case, which is more precise than only giving an upper bound.
用 Big-Theta 记号,我们可以说明该算法在平均情况下运行时间为 \( \Theta(n \log n) \),这比只给出上界更精确。
“Theta”来自希腊字母 Θ/θ(theta)。在算法分析中,人们用希腊字母来命名一组“增长率分类”的记号体系:如 Big-O(上界)、Big-Ω(下界)与 Big-Θ(紧确界)。其中 Big-Theta 强调“上下都卡住”,因此表达的是同阶而非仅“不会超过”。