빅 O에서와 마찬가지로, 더 약하고 강한 빅 오메가 문이 있다는 것을 기억하십시오. 예를 들어, 워렌 버핏이 9백만 달러의 수표를 손에 들고 있다면, 그것은 그가 적어도 9 달러에 대한 수표를 보유하고 있다고 말하는 것은 사실이기는하지만 매우 강하지 않습니다. 이것은 O (2n)만 존재한다는 것을 의미하지는 않습니다. O (3n), O (4n) 등으로 성장할 수 있습니다. 오타가 알고리즘이 실제로보다 더 성능이 나기 때문에 그냥 지적하고 싶었습니다. 이러한 복잡성을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 이 것을 매일(또는 대부분) 하는 활동과 비교할 수 있습니다. 책을 읽거나 영화를 보는 데 소비하는 시간은 책의 페이지 수와 영화 의 기간에 따라 다릅니다. 예를 들어 동영상의 기간이 2시간인 경우 영화를 보는 데 2시간이 소요됩니다. 이 책에 100페이지가 있고 한 시간에 50페이지를 읽는다면, 두 시간 동안 모든 책을 읽게 됩니다.
https://es.khanacademy.org/computing/computer-science/algorithms/asymptotic-notation/a/big-o-notation Big Theta는 함수가 위와 아래에서 모두 경계가 있음을 나타내는 데 사용됩니다. 다시 말하지만, 알고리즘이든 프로그래밍 방식이든 프로그래머로서 직면하게 될 대부분의 문제는 수백 가지가 아니라면 수십 가지의 문제를 해결할 수 있습니다. 그들은 문제를 해결하는 방법에 따라 다를 수 있지만 여전히 그 문제를 해결합니다. 빅 세타는 실제로 대부분의 사람들이 빅 O에 대해 이야기 할 때 언급하는 것입니다. 잠시 후 그 이유를 알 수 있습니다. 이것은 큰 세타입니다 : 키 (개체) 또는 인덱스 (배열)가 항상 한 단계를 수행하므로 일정한 시간이 있다는 것을 알면 값이 올라오게됩니다. Pingback: 소프트웨어 개발자되기 – 코스 소개 | Piotr Gankiewicz 내 원래 Big-O 조각에서, 나는 가정을 단순화의 무리를 만들어 당신에게 절반 진실의 무리를 말했다. 그것은 조금 어리석은 것처럼 보일 수 있지만, 정말.. 이러한 반쪽 짜리 진실은 (공식적인 CS 학위를 취득하지 않는 한) 실제로 중요하지 않기 때문에 도움이됩니다. 그래서 가장 간단한 용어로 우리는 M에 대 한 1을 선택, 그것은 어떤 숫자 수 있기 때문에, 그리고 우리는 우리가 값을 연결 하는 경우 큰 O의 정의 만족 아래 참조 -이 경우, 사이 5 그리고 6-이 사이 큰 O 곡선 되 고 영원히 남아 원래 함수의 곡선보다 더 큰(실행 시간이 더 많기 때문에 속도가 느려진다는 것을 기억하십시오).
따라서 이 경우 우리의 함수는 Big O 또는 ≤, n²입니다: 그래서 주요 질문은 : 가장 효율적인 솔루션을 분석하려면 어떻게해야합니까? 마지막 예제에서 매우 중요한 점은 상수와 계수조차도 규모면에서 별로 중요하지 않다는 것입니다. 상수 5가 5n + 5에서 전혀 중요하지 않다는 것을 보는 것은 일반적입니다. 그러나 5n의 계수 5조차도 무시할 수 있습니다. 결국, 어느 알고리즘을 어떻게 변경하든 (방금 보았듯이) 지배적 인 값 n²가있는 Big O는 항상 지배적 인 값 n을 추월합니다. f와 g는 실제 숫자의 일부 하위 집합에 정의된 두 함수가 됩니다. 하나는 설정의 “기타”섹션으로 이동하고 밤 테마를 선택 ❤️ 가장 중요한 것들 중 하나이며이 문서의 주요 주제는 알고리즘을 구현 할 때 응용 프로그램의 성능입니다.