Big-Theta(Θ 记号)是算法分析中的渐近符号,表示函数的紧确界:如果存在正常数 \(c_1, c_2, n_0\),使得对所有 \(n \ge n_0\),都有
\[
c_1 g(n) \le f(n) \le c_2 g(n),
\]
则记作 \(f(n)=\Theta(g(n))\)。它常用来描述算法的时间复杂度或空间复杂度在数量级上“既不更快也不更慢”的增长趋势。(另有 Big-O、Big-Ω 等相关记号。)
/ˌbɪɡ ˈθeɪtə/
For merge sort, the running time is Big-Theta of n log n.
对归并排序来说,其运行时间是 \( \Theta(n \log n) \)。
If the inner loop runs n times and the outer loop runs n times, the total work is Big-Theta of n squared, assuming constant-time operations.
如果内层循环运行 \(n\) 次、外层循环也运行 \(n\) 次,并假设每次操作是常数时间,那么总工作量是 \( \Theta(n^2) \)。
“Big-Theta”来自希腊字母 Theta(Θ)。在计算机科学的渐近分析中,人们借用 Θ 来表示“上下界同阶”的紧确增长级别;“Big-”这一说法与 Big-O、Big-Ω 等同一命名传统,用来指代一类渐近记号。