私はアルゴリズムの紹介で大きなOの定義を読んでいますこの本は私の混乱について話しません。 O（n）= 3nがO（n）に属していることを知っています。O（n）に属するすべての関数がO（n^2）とO big Oは上限を記述しているので、正の整数定数cと正の整数定数n0を見つけることができるので、（n^3）とO（n^4）とO（n^k）k> 1 0≦n≦n0の場合、0 < = 3n < = cn^2答えがYESの場合、その定義が重大である場合、O（n）をT（n）= 3nと記述することを好む理由は何ですか？アルゴリズムのbig O
さらに、他の数学分野では、これらの表記法（ビッグO、ビッグセータ、ビッグオメガ）は使用されていますか？
必要な参照またはこの
についての部分的な答えを話し、他の本を投稿してください：あなたの理解が正しいか、O（n）は、K> 1のためにはO（n^k）の厳密なサブセットです。
なぜ私たちはO（n）を好むのですか？あなたが好むと思われる製品（実際には25）の価格を尋ねる場合：a）100以下またはb）30以下： f （n）がO（n）にあるということは、f（n）がO（n^2）にあるというよりも多くの情報を与える。
それ以外はどこですか？例えば、近似の誤差項を記述する。
f(n)=O(g(n))は確かg(n)は漸近的な意味でf(n)に上限である、および任意の関数h(n)≥g(n)も上限である、f(n)=O(h(n))ことを表現しています。
たとえば、f(n)=O(n) => f(n)=O(n²)です。
しかし明らかに、ターゲット関数をより詳細にモデル化する上限はより面白く、がきつくと言われています。したがって、可能な上限のうち、わかっているときに最も厳しい境界が選択されます。
一部の関数では、同じg(n)も（漸近定数が異なる）下限であることがあります。これをf(n)=Ω(g(n))と表記します。このような場合、バインドは両方向にタイトで、1つはf(n)=Θ(g(n))と書いています。
もちろん、3n=Θ(n)でも、3n<>Θ(n²)です。
私は答えを見つけたと思います - **定義のために、big Oはタイトな上または上のいずれかの上限を表します。一方、通常の大きなOでは、ほとんどのケースでは人によって厳しい上限が記述されていました** – touchEngine