在编码面试期间，大o vs大$ \ theta $

Question

几乎每次看到一篇关于时间或空间复杂性的文章，人们都表达了大o的复杂性，而它应该是 $ \ theta $ 。 从“破解编码访谈”书中：

“在工业中（因此在访谈中），人们似乎合并了θ 和

Answer 1

这里是我发现最有用的reddit的答案：

我想我会说，如果有人说，“插入的问题是什么排序？”，你想说“它是 $ o（n ^ 2）$ “。确保它并不是一回事，如此，它的“ $ \ theta（n ^ 2）$ 在最糟糕的情况下，但这是每个人都理解的惯例，从嘴里拿出言语需要更少的时间。

Answer 2

我觉得很好。它只是展示了面试官，你实际上知道大o和θ的真正含义是什么。只需确保它实际上是真的（ $ \ oomega $ 部分）当您具有复杂的算法时，您已经使用了一些不等式的大o复杂性证明。

Answer 3

如果你提到大θ，很多面试官会认为你错了，因为他们从未听说过。如果你然后开始辩论，那么你就会在采访主要是关于：说服采访者他们想要与你合作。

问题：检查x是否是通过测试分配性的X.2,3,5,7,11等是一个素数。什么是时间复杂性的大o？如果你回答“这是大θ”，我对你的看法是什么？