Theta符号的简单英语解释？
Theta符号的简单英文解释是什么？ 尽可能少的正式定义和简单的数学。
Theta符号如何与大O符号不同？ 任何人都可以用简单的英语解释
在算法分析中如何使用？ 我很困惑？
如果一个算法的运行时间是Big Theta（f（n）），它在f（n）的上下渐近有界。 大O是相同的，只是界限只在上面。
直观地说，大O（f（n））说：“我们可以肯定，忽略常数因素和项，运行时间永远不会超过f（n）。” 粗略地说，如果你认为运行时间“不好”，那么Big O是最差的情况。 Big Theta（f（n））说：“我们可以肯定，忽略常数因素和项，运行时间总是随着f（n）而变化。” 换句话说，Big Theta是一个已知的严格限制：这是最坏的情况和最好的情况。
直觉上的最后尝试：大O是“片面的”。 O（n）运行时间也是O（n ^ 2）和O（2 ^ n）。 Big Theta并非如此。 如果你的算法运行时间是O（n），那么你已经证明它不是Big Theta（n ^ 2）。 它可能会也可能不是Big Theta（n）
比较排序就是一个例子。 信息理论告诉我们排序需要至少比较天花板（n log n）的比较，而实际上我们发明了O（n log n）算法（其中n是比较次数），所以排序比较是Big Theta（n log n）。
我一直想用简单的话来说明这一点。 这是我的尝试。
如果算法的时间或空间复杂度用
大O：Ex O（n） - 表示n是上限。 最终值可能小于或等于n。
大欧米茄：ExΩ（n） - 表示n是下限。 最终值可以等于或大于n。
Theta：ExΘ（n） - 表示n是唯一可能的值。 （上限和下限）