，則以上函式的操作數量為： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函式，說明其執行時間的增長趨勢是線性的，因此它的時間複雜度是線性階。 我們將線性階的時間複雜度記為 ?(?) ，這個數學符號稱為大 ? 記號（big‑? notation），表示函式 ?(?) 的 漸近上界（asymptotic upper bound）。 時間複雜度分析本質上是計算“操作數量 ?(?)”的漸近上界，它具有明確的數學定義。 i; } return -1; } 值得說明的是，我們在實際中很少使用最佳時間複雜度，因為通常只有在很小機率下才能達到，可能會帶來 一定的誤導性。而最差時間複雜度更為實用，因為它給出了一個效率安全值，讓我們可以放心地使用演算 法。 從上述示例可以看出，最差時間複雜度和最佳時間複雜度只出現於“特殊的資料分佈”，這些情況的出現機率 可能很小，並不能真實地反映演算法執行效率。相比之下，平均時間複雜度可以體現演算法在隨機輸入資料 但對於較為複雜的演算法，計算平均時間複雜度往往比較困難，因為很難分析出在資料分佈下的整體數學期 望。在這種情況下，我們通常使用最差時間複雜度作為演算法效率的評判標準。 為什麼很少看到 Θ 符號？ 可能由於 ? 符號過於朗朗上口，因此我們常常使用它來表示平均時間複雜度。但從嚴格意義上講，這 種做法並不規範。在本書和其他資料中，若遇到類似“平均時間複雜度 ?(?)”的表述，請將其直接 理解為 Θ(

，則以上函式的操作數量為： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函式，說明其執行時間的增長趨勢是線性的，因此它的時間複雜度是線性階。 我們將線性階的時間複雜度記為 ?(?) ，這個數學符號稱為大 ? 記號（big‑? notation），表示函式 ?(?) 的 漸近上界（asymptotic upper bound）。 時間複雜度分析本質上是計算“操作數量 ?(?)”的漸近上界，它具有明確的數學定義。 i; } return -1; } 值得說明的是，我們在實際中很少使用最佳時間複雜度，因為通常只有在很小機率下才能達到，可能會帶來 一定的誤導性。而最差時間複雜度更為實用，因為它給出了一個效率安全值，讓我們可以放心地使用演算 法。 從上述示例可以看出，最差時間複雜度和最佳時間複雜度只出現於“特殊的資料分佈”，這些情況的出現機率 可能很小，並不能真實地反映演算法執行效率。相比之下，平均時間複雜度可以體現演算法在隨機輸入資料 但對於較為複雜的演算法，計算平均時間複雜度往往比較困難，因為很難分析出在資料分佈下的整體數學期 望。在這種情況下，我們通常使用最差時間複雜度作為演算法效率的評判標準。 為什麼很少看到 Θ 符號？ 可能由於 ? 符號過於朗朗上口，因此我們常常使用它來表示平均時間複雜度。但從嚴格意義上講，這 種做法並不規範。在本書和其他資料中，若遇到類似“平均時間複雜度 ?(?)”的表述，請將其直接 理解為 Θ(?)

，則以上函式的操作數量為： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函式，說明其執行時間的增長趨勢是線性的，因此它的時間複雜度是線性階。 我們將線性階的時間複雜度記為 ?(?) ，這個數學符號稱為大 ? 記號（big‑? notation），表示函式 ?(?) 的 漸近上界（asymptotic upper bound）。 時間複雜度分析本質上是計算“操作數量 ?(?)”的漸近上界，它具有明確的數學定義。 } } return -1 } 值得說明的是，我們在實際中很少使用最佳時間複雜度，因為通常只有在很小機率下才能達到，可能會帶來 一定的誤導性。而最差時間複雜度更為實用，因為它給出了一個效率安全值，讓我們可以放心地使用演算 法。 從上述示例可以看出，最差時間複雜度和最佳時間複雜度只出現於“特殊的資料分佈”，這些情況的出現機率 可能很小，並不能真實地反映演算法執行效率。相比之下，平均時間複雜度可以體現演算法在隨機輸入資料 但對於較為複雜的演算法，計算平均時間複雜度往往比較困難，因為很難分析出在資料分佈下的整體數學期 望。在這種情況下，我們通常使用最差時間複雜度作為演算法效率的評判標準。 為什麼很少看到 Θ 符號？ 可能由於 ? 符號過於朗朗上口，因此我們常常使用它來表示平均時間複雜度。但從嚴格意義上講，這 種做法並不規範。在本書和其他資料中，若遇到類似“平均時間複雜度 ?(?)”的表述，請將其直接 理解為 Θ(

，則以上函式的操作數量為： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函式，說明其執行時間的增長趨勢是線性的，因此它的時間複雜度是線性階。 我們將線性階的時間複雜度記為 ?(?) ，這個數學符號稱為大 ? 記號（big‑? notation），表示函式 ?(?) 的 漸近上界（asymptotic upper bound）。 時間複雜度分析本質上是計算“操作數量 ?(?)”的漸近上界，它具有明確的數學定義。 i } return -1 } 值得說明的是，我們在實際中很少使用最佳時間複雜度，因為通常只有在很小機率下才能達到，可能會帶來 一定的誤導性。而最差時間複雜度更為實用，因為它給出了一個效率安全值，讓我們可以放心地使用演算 法。 從上述示例可以看出，最差時間複雜度和最佳時間複雜度只出現於“特殊的資料分佈”，這些情況的出現機率 可能很小，並不能真實地反映演算法執行效率。相比之下，平均時間複雜度可以體現演算法在隨機輸入資料 但對於較為複雜的演算法，計算平均時間複雜度往往比較困難，因為很難分析出在資料分佈下的整體數學期 望。在這種情況下，我們通常使用最差時間複雜度作為演算法效率的評判標準。 為什麼很少看到 Θ 符號？ 可能由於 ? 符號過於朗朗上口，因此我們常常使用它來表示平均時間複雜度。但從嚴格意義上講，這 種做法並不規範。在本書和其他資料中，若遇到類似“平均時間複雜度 ?(?)”的表述，請將其直接 理解為 Θ(

，則以上函式的操作數量為： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函式，說明其執行時間的增長趨勢是線性的，因此它的時間複雜度是線性階。 我們將線性階的時間複雜度記為 ?(?) ，這個數學符號稱為大 ? 記號（big‑? notation），表示函式 ?(?) 的 漸近上界（asymptotic upper bound）。 時間複雜度分析本質上是計算“操作數量 ?(?)”的漸近上界，它具有明確的數學定義。 i; } return -1; } 值得說明的是，我們在實際中很少使用最佳時間複雜度，因為通常只有在很小機率下才能達到，可能會帶來 一定的誤導性。而最差時間複雜度更為實用，因為它給出了一個效率安全值，讓我們可以放心地使用演算 法。 從上述示例可以看出，最差時間複雜度和最佳時間複雜度只出現於“特殊的資料分佈”，這些情況的出現機率 可能很小，並不能真實地反映演算法執行效率。相比之下，平均時間複雜度可以體現演算法在隨機輸入資料 但對於較為複雜的演算法，計算平均時間複雜度往往比較困難，因為很難分析出在資料分佈下的整體數學期 望。在這種情況下，我們通常使用最差時間複雜度作為演算法效率的評判標準。 為什麼很少看到 Θ 符號？ 可能由於 ? 符號過於朗朗上口，因此我們常常使用它來表示平均時間複雜度。但從嚴格意義上講，這 種做法並不規範。在本書和其他資料中，若遇到類似“平均時間複雜度 ?(?)”的表述，請將其直接 理解為 Θ(

，則以上函式的操作數量為： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函式，說明其執行時間的增長趨勢是線性的，因此它的時間複雜度是線性階。 我們將線性階的時間複雜度記為 ?(?) ，這個數學符號稱為大 ? 記號（big‑? notation），表示函式 ?(?) 的 漸近上界（asymptotic upper bound）。 時間複雜度分析本質上是計算“操作數量 ?(?)”的漸近上界，它具有明確的數學定義。 } } return -1; } 值得說明的是，我們在實際中很少使用最佳時間複雜度，因為通常只有在很小機率下才能達到，可能會帶來 一定的誤導性。而最差時間複雜度更為實用，因為它給出了一個效率安全值，讓我們可以放心地使用演算 法。 從上述示例可以看出，最差時間複雜度和最佳時間複雜度只出現於“特殊的資料分佈”，這些情況的出現機率 可能很小，並不能真實地反映演算法執行效率。相比之下，平均時間複雜度可以體現演算法在隨機輸入資料 但對於較為複雜的演算法，計算平均時間複雜度往往比較困難，因為很難分析出在資料分佈下的整體數學期 望。在這種情況下，我們通常使用最差時間複雜度作為演算法效率的評判標準。 為什麼很少看到 Θ 符號？ 可能由於 ? 符號過於朗朗上口，因此我們常常使用它來表示平均時間複雜度。但從嚴格意義上講，這 種做法並不規範。在本書和其他資料中，若遇到類似“平均時間複雜度 ?(?)”的表述，請將其直接 理解為 Θ(

，則以上函式的操作數量為： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函式，說明其執行時間的增長趨勢是線性的，因此它的時間複雜度是線性階。 我們將線性階的時間複雜度記為 ?(?) ，這個數學符號稱為大 ? 記號（big‑? notation），表示函式 ?(?) 的 漸近上界（asymptotic upper bound）。 時間複雜度分析本質上是計算“操作數量 ?(?)”的漸近上界，它具有明確的數學定義。 } } return -1; } 值得說明的是，我們在實際中很少使用最佳時間複雜度，因為通常只有在很小機率下才能達到，可能會帶來 一定的誤導性。而最差時間複雜度更為實用，因為它給出了一個效率安全值，讓我們可以放心地使用演算 法。 從上述示例可以看出，最差時間複雜度和最佳時間複雜度只出現於“特殊的資料分佈”，這些情況的出現機率 可能很小，並不能真實地反映演算法執行效率。相比之下，平均時間複雜度可以體現演算法在隨機輸入資料 但對於較為複雜的演算法，計算平均時間複雜度往往比較困難，因為很難分析出在資料分佈下的整體數學期 望。在這種情況下，我們通常使用最差時間複雜度作為演算法效率的評判標準。 為什麼很少看到 Θ 符號？ 可能由於 ? 符號過於朗朗上口，因此我們常常使用它來表示平均時間複雜度。但從嚴格意義上講，這 種做法並不規範。在本書和其他資料中，若遇到類似“平均時間複雜度 ?(?)”的表述，請將其直接 理解為 Θ(

，則以上函式的操作數量為： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函式，說明其執行時間的增長趨勢是線性的，因此它的時間複雜度是線性階。 我們將線性階的時間複雜度記為 ?(?) ，這個數學符號稱為大 ? 記號（big‑? notation），表示函式 ?(?) 的 漸近上界（asymptotic upper bound）。 時間複雜度分析本質上是計算“操作數量 ?(?)”的漸近上界，它具有明確的數學定義。 } } return -1 } 值得說明的是，我們在實際中很少使用最佳時間複雜度，因為通常只有在很小機率下才能達到，可能會帶來 一定的誤導性。而最差時間複雜度更為實用，因為它給出了一個效率安全值，讓我們可以放心地使用演算 法。 從上述示例可以看出，最差時間複雜度和最佳時間複雜度只出現於“特殊的資料分佈”，這些情況的出現機率 可能很小，並不能真實地反映演算法執行效率。相比之下，平均時間複雜度可以體現演算法在隨機輸入資料 但對於較為複雜的演算法，計算平均時間複雜度往往比較困難，因為很難分析出在資料分佈下的整體數學期 望。在這種情況下，我們通常使用最差時間複雜度作為演算法效率的評判標準。 為什麼很少看到 Θ 符號？ 可能由於 ? 符號過於朗朗上口，因此我們常常使用它來表示平均時間複雜度。但從嚴格意義上講，這 種做法並不規範。在本書和其他資料中，若遇到類似“平均時間複雜度 ?(?)”的表述，請將其直接 理解為 Θ(

，則以上函式的操作數量為： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函式，說明其執行時間的增長趨勢是線性的，因此它的時間複雜度是線性階。 我們將線性階的時間複雜度記為 ?(?) ，這個數學符號稱為大 ? 記號（big‑? notation），表示函式 ?(?) 的 漸近上界（asymptotic upper bound）。 時間複雜度分析本質上是計算“操作數量 ?(?)”的漸近上界，它具有明確的數學定義。 == 1 end -1 end 值得說明的是，我們在實際中很少使用最佳時間複雜度，因為通常只有在很小機率下才能達到，可能會帶來 一定的誤導性。而最差時間複雜度更為實用，因為它給出了一個效率安全值，讓我們可以放心地使用演算 法。 從上述示例可以看出，最差時間複雜度和最佳時間複雜度只出現於“特殊的資料分佈”，這些情況的出現機率 可能很小，並不能真實地反映演算法執行效率。相比之下，平均時間複雜度可以體現演算法在隨機輸入資料 但對於較為複雜的演算法，計算平均時間複雜度往往比較困難，因為很難分析出在資料分佈下的整體數學期 望。在這種情況下，我們通常使用最差時間複雜度作為演算法效率的評判標準。 為什麼很少看到 Θ 符號？ 可能由於 ? 符號過於朗朗上口，因此我們常常使用它來表示平均時間複雜度。但從嚴格意義上講，這 種做法並不規範。在本書和其他資料中，若遇到類似“平均時間複雜度 ?(?)”的表述，請將其直接 理解為 Θ(

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