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title: Asymptotic Notation
localeTitle: 渐近符号
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## 渐近符号

我们如何衡量算法的性能价值？

考虑时间是我们最宝贵的资源之一。在计算中，我们可以根据流程完成所需的时间来衡量绩效。如果两个算法处理的数据相同，我们可以决定解决问题的最佳实现。

我们通过定义算法的数学极限来做到这一点。这些是大O，大omega和big-theta，或算法的渐近符号。在图表上，对于任何给定的数据集，或者“上限”，big-O将是最长的算法。 Big-omega就像big-O的对立面，即“下界”。这就是算法达到任何数据集的最高速度的地方。 Big theta要么是算法的确切性能值，要么是窄上限和下限之间的有用范围。

一些例子：

*   “在你的生命中，交付将在那里。” （大O，上限）
*   “我可以给你至少一美元。” （大欧米茄，下界）
*   “今天的高点将是25ºC，低点将是19ºC。” （big-theta，狭窄）
*   “距离海滩只有一公里的路程。” （big-theta，确切）

#### 更多信息：

*   [渐近符号](https://learnxinyminutes.com/docs/asymptotic-notation/)