Big o 带n*logn（n）和n*log（n^2）的大O

所以我最近遇到了一个问题，要求按增长顺序排列不同的函数，其中g1=O（g2），等等，并将列表划分为等价类iff（n）=（θO）（gn）。在这个问题的答案中，它列出了n*log（n）的增长速度比n*log（n^2）的增长速度慢（这是有道理的），但在列表下面，它说n*log（n）和n*log（n^2）的增长速度相同。这是怎么回事

来自对数上的功率分布--log（n2）=2log（n），所以
O（nlog（n2））=O（2nlog（n））=O（2nlog（n））

来自对数上的功率分布--log（n2）=2log（n），所以
O（nlog（n2））=O（2nlog（n））=O（nlog（n））来自对数上的功率分布--log（n2）=2log（n），所以
（nLog（n2））=O（2nLog（n））=O（nLog（n））

这来自于对数上的功率分布--log（n2）=2log（n），所以
O（nLog（n2））=O（2nLog（n））=O（nLog（n））

考虑一下

log（a^b）=b log（a）

“奇怪的O”是什么？@harold:可能是ω或θ字符。我的坏，我应该已经指定了。它是θ。我只是不知道如何把符号放进去。考虑“代码>日志（A^ B）＝B log（A）< /代码>。什么是“奇怪的O”？”哈罗德：可能是Ω（Ω）或θ（^）字符。我的坏，我应该指定。它是θ。我只是不知道如何把符号放进去。考虑“代码>日志（A^ B）= B日志。（a）< /代码>。什么是“奇怪的O”？“哈罗德：可能是欧米伽（Ω）或θ（^）字符。我的坏，我应该指定。它是θ。我只是不知道如何把这个符号放进去。考虑一下<代码>日志（A^ B）＝B log（A）< /代码>。什么是“奇怪的O”？@哈罗德：可能是Ω（Ω）或θ（？）角色。我的错，我应该指定。是西塔。我只是不知道如何把符号放进去。