第一次在《算法導論》中看到這三種漸進記法的符號，當時對此一竅不通，所以也就沒有注意它們，直接把他們忽略了，知道學習算法的時候，才知道當初的做法有多傻，因為一個算法的好壞以及復雜度，可以用它們來表示。現在我學習過程當中用的最多的是O（g(n)），大概是老師認為我們還不具有算法設計分析與優化的能力吧。
先聲明一下：本文不會對算法的時間復雜度和空間復雜度進行討論，大家可以查看別的博客。^_^
好了，首先介紹一下這三個符號吧。
| 符號 | 含義 |
| O | 漸進小於或等於 |
| Ω | 漸進大於或等於 |
| Θ | 漸進等於 |
其實大家一看到本文的標題，就應該猜到這幾個符號的用法與高等數學有關，因為“漸進”兩個字，比如在高等數學中經常聽到漸進線之說。
請看以下兩個舉例：
如果a=x^2+x,b=x^2+5,則稱a與b是相同等級的，且a漸進等於b；
如果a=x^2+x,b=x^3+5，則稱a與b不是相同等級的，且a漸進小於或等於b，b漸進大於或等於a。
其中判斷a和b是不是兩個相同等級的，是依靠比較兩個式子中自變量最高的次數，a=x^2+x中自變量最高次數為2，b=x^3+5中自變量最高次數為3。
如果兩個自變量的最高次數相同，則說明它們是相同等級的，即他們倆漸進相等，如果其中一個的次數比另一個高，則稱次數低的一個式子漸進小於或等於次數高的式子，次數高的一個式子漸進大於或等於次數低的式子。注意不要關注他們的系數誰大誰小。
現在用符號表示語言：
a=x^2+x,b=x^2+5；====>a=Θ(b);
a=x^2+x,b=x^3+5；====>a=O(b)或者b=Ω（a）；
其實，這個只要明白比較的是什么就能理解三個符號的含義及用法了。
簡記為：O表示上界，Ω表示下界，Θ表示平行。