Time complexity 用大θ表示法表示不同O和ω复杂度的算法

据我所见，大θ只能用于具有相同O和ω复杂性的算法。然而，有人告诉我，一个算法仍然可以用大θ表示法来表示，不管O和ω的复杂性如何。我不确定怎么会是这样，因为它似乎违背了大θ的定义。谢谢

f是g的大θ当且仅当f是g的大Oh和大ω。如果有人告诉你不是这样，那他们就错了。现在，如果f是g的大ω，h的大Oh，g的增长比h慢，那么可能有一个更大的界，可以接受θ界，但你需要看看。

好吧，很简单，每个f都是f的大θ。所以总是有一个精确的界。所以，有可能一个算法可以是，例如，大O（n^2），大Omega（n），并用复杂度不是n^2和n的大θ表示？顺便说一句，谢谢你的评论，它们很有帮助。@kaya3好的观点：）@CrackerBarrelKid55是的，事实上，f（n）=nlogn+1既是O（n^2）（因为它渐进地比二次曲线慢）又是ω（n）（因为它渐进地比线性曲线快）。但这两个界限都不严格；它也是O（nlogn）和ω（nlogn），因此是θ（nlogn）。你的误解是，如果一个算法的运行时间是某个函数g的big-O，那么g就是该算法的big-O复杂度。但是还有无限多的其他函数，算法也是大O的。对于大欧米茄也是如此。