インタビュー中のビッグO VSビッグ$ \θ$

Question

時間やスペースの複雑さについての記事を見た毎に、人々は大きなoで複雑さを表現していますが、 $ \ theta $ になるべきです。 本から「コーディングインタビューの割れ」：

"産業中で（そしてインタビューで）、人々はマージθを持っているようです そして

Answer 1

これは私が最も有用で見つけたRedditからの答えです：

私は誰かが言うと、「挿入の並みのOのOは何ですか？」と言うと思います。「 $ O（n ^ 2）$ "。最悪の場合、それは「 $ \ theta（n ^ 2）$ であると言っているのと同じではありませんが、誰もが理解しているという規約です。あなたの口から言葉を出すのが少ない時間がかかります。

Answer 2

大丈夫だと思います。それはちょうどあなたが実際にBig-OとThetaの本当の意味が何であるかを実際に知っているインタビュアーを示しています。複雑なアルゴリズムがある場合は、実際に実際にTRUE（ $ \ ommga $ パート）を確認してください。

Answer 3

あなたが大きなシータに言及した場合、多くのインタビュアーはあなたがそれについて聞いたことがないのであなたが間違っていると思います。それからあなたがそれを議論を始めたら、あなたはインタビューが主に考えているもので失敗します。

質問：あなたは、2,3,5,7,11などの分割をテストすることによってxが素数であるかどうかをチェックします。あなたが「それは大きい」と答えるならば、あなたの私の意見は何だろうか？