五種符號：
\(Θ\)，讀音：\(theta\)、西塔；既是上界也是下界(\(tight\))，等於的意思。
\(O\)，讀音：\(big-oh\)、歐米可榮（大寫）；表示上界(\(tightness\;unknown\))，小於等於的意思。
\(ο\)，讀音：\(small-oh\)、歐米可榮（小寫）；表示上界(\(not\;tight\))，小於的意思。
\(Ω\)，讀音：\(big\;omega\)、歐米伽（大寫）；表示下界(\(tightness\;unknown\))，大於等於的意思。
\(ω\)，讀音：\(small\;omega\)、歐米伽（小寫）；表示下界(\(not\;tight\))，大於的意思。
解釋：
大\(O\)符號（英語：\(Big\;O\;notation\)）是用於描述函數漸近行為的數學符號。更確切地說，它是用另一個（通常更簡單的）函數來描述一個函數數量級的漸近上界。
大\(Ω\)符號的定義與大\(O\)符號的定義類似，但主要區別是，大\(O\)符號表示函數在增長到一定程度時總小於一個特定函數的常數倍，大\(Ω\)符號則表示總大於，來描述一個函數數量級的漸近下界。
大\(Θ\)符號是大\(O\)符號和大\(Ω\)符號的結合。下面給出具體的數學定義:
函數\(f(n)\)代表某一算法在輸入大小為\(n\)的情況下的工作量（效率），則在\(n\)趨向很大的時候，我們將\(f(n)\)與另一行為已知的函數\(g(n)\)進行比較：
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如果\(\lim\;\dfrac{f(n)}{g(n)}=0\)，則稱\(f(n)\)在數量級上嚴格小於\(g(n)\)，記為\(f(n)=ο(g(n))\)
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如果\(\lim\;\dfrac{f(n)}{g(n)}=\infty\)，則稱\(f(n)\)在數量級上嚴格大於\(g(n)\)，記為\(f(n)=ω(g(n))\)
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如果\(\lim\;\dfrac{f(n)}{g(n)}=c\)，這里\(c\)為非\(0\)常數，則稱\(f(n)\)在數量級上等於\(g(n)\)，即\(f(n)\)和\(g(n)\)是同一個數量級的函數，記為\(f(n)=Θ(g(n))\)
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如果\(f(n)\)在數量級上小於或等於\(g(n)\)，則記為\(f(n)=O(g(n))\)
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如果\(f(n)\)在數量級上大於或等於\(g(n)\)，則記為\(f(n)=Ω(g(n))\)
大\(O\)大\(Ω\)都是存在\(c\)，小\(o\)小\(ω\)都是任意\(c\)
