Algorithm 渐近概念：什么是n₀；在公式中，我们如何找到常数

我在做关于渐近符号主题的研究，我发现它的公式很简单，但它什么也说不出来，还有一些事情我不明白。
当我们说

f(n) <= c.g(n) where n >= n₀

这里f（n）=2（n（平方））和g（n）=n（立方体）
其形式为：

2n(square) = O(n(cube))

2(n(square)) = c . n(cube)

现在在我读到的注释中，他们除以2（n（平方））得到c的值，我们得到c=1
但是如果我们除以n（立方体）[我不知道我们是否能做到]得到c=2
我们如何知道要划分哪些值？

第二个问题：哪里有n₀它的任务是什么
通过公式我们知道，n>=n（0）这意味着无论我们取什么，我们都应该取n（0）的值，或者应该大于n的值。
但是我很困惑，我们在哪里使用n₀？为什么需要它
只要找到C和N我们就不能得出结论，如果

n（正方形）=O（n（立方体））或否。

有人想解决这个问题吗？非常感谢。
如果我问了一些愚蠢的问题或给出-1，请不要怠慢我。请解决它，任何涵盖所有这些内容的有用链接也就足够了：3
在发布此问题之前，我已经浏览了以下链接，这是我理解的，以下是这些链接：

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从您问题中的第二个url：

让我们更正式地定义big Oh：

O（g（n））={所有

f

的集合，存在正常数

c

和

n0

满足

0=n₀ 这意味着，对于某些前k（可数）参数n'：n'但是因为有些n₀ 该引理适用于所有其余（较大）整数

它说你不关心前几个整数（“前几个”从理论上看可以是“小”到1e400，或1e400000等等），你只关心大的（足够大，比n大）₀) n值


最终，这意味着，在big-O表示法中，你通常写出最简单和最低的函数，其渐近概念与被检验的f（n）相同

例如，对于多项式类型的任何f（n），如f（n）=∑aini，i=0..k O（f（n））=O（nk.

所以我确实扔掉了所有较低的n的0…（k-1）次方，因为从长远来看，它们不可能对抗nk（对于较大的n）

如果你迷失在我，k，…：

f（n）=34n4+23920392n2具有O（n4）

至于足够大的n，n4将“掩盖”由n2产生的任何值。而34n4仅比n4大34倍=>34是常数（与c有关），也可以从大O符号中省略。
从您问题中的第二个url：

让我们更正式地定义big Oh：

O（g（n））={所有
f
的集合，存在正常数
c
和
n0
满足
0=n₀ 这意味着，对于某些前k（可数）参数n'：n'但是因为有些n₀ 该引理适用于所有其余（较大）整数

它说你不关心前几个整数（“前几个”从理论上看可以是“小”到1e400，或1e400000等等），你只关心大的（足够大，比n大）₀) n值


最终，这意味着，在big-O表示法中，你通常写出最简单和最低的函数，其渐近概念与被检验的f（n）相同

例如，对于多项式类型的任何f（n），如f（n）=∑aini，i=0..k O（f（n））=O（nk.

所以我确实扔掉了所有较低的n的0…（k-1）次方，因为从长远来看，它们不可能对抗nk（对于较大的n）

如果你迷失在我，k，…：

f（n）=34n4+23920392n2具有O（n4）

至于足够大的n，n4将“掩盖”由n2产生的任何值。而34n4只比n4大34倍=>34是常数（与c有关），也可以从大O符号中省略。
你在哪里看到了
n（不是）
符号？你可能听到了“n”（一种读取n的方式）吗₀ “大声说出来？”@Lynn刚改了，我是说Lynn₀n>=n₀ 这意味着无论你在引理中说什么，对于一些第一个k（可数）参数n’（n’=n时，将引理的措辞改为f（n）=max（n）有效的证明来结束₀ 使用的每个引理），QED；；）W