大きい-O表記。 （定義）定義：問題のサイズn（通常はアイテムの数）が与えられた場合の、アルゴリズムの実行の理論的尺度。通常は必要な時間またはメモリ。非公式に、ある方程式f（n）= O （g（n））と言うことは、それがg（n）の定数倍よりも小さいことを意味します。

また、Big O表記は最悪の場合ですか？大きなo表記は最悪の場合の分析とは関係ありませんが、通常、最悪の場合を大きなo表記で表します。したがって、二分探索では、最良のケースはO （1）、平均および最悪のケースはO （logn）です。要するに、「ビッグOは、最悪の場合、シータ平均的なケースのために使用される」タイプの関係のないようなものはありません。

さらに、Big O表記とは何ですか、なぜそれが役立つのですか？

Big O表記は、アルゴリズムのパフォーマンスまたは複雑さを説明するためにコンピューターサイエンスで使用されます。 Big Oは、最悪のシナリオを具体的に説明し、必要な実行時間またはアルゴリズムによって使用されるスペース（たとえば、メモリ内またはディスク上）を説明するために使用できます。

Big O Omega Theta表記とは何ですか？

1）Θ表記法：シータ表記法は、関数を上下から制限するため、正確な漸近的動作を定義します。 2） Big O表記法： Big O表記法は、アルゴリズムの上限を定義します。これは、関数を上からのみ制限します。たとえば、挿入ソートの場合を考えてみましょう。