大O指Big Operation，可以用来表示时间复杂度和空间复杂度

常见大 $O$ 表示法

按时间复杂度从低到高

• 黑色横线 $O(1)$，常量时间，意味着算法时间并不随数据规模而变化
• 绿色 $O(log(n))$，对数时间
• 蓝色 $O(n)$，线性时间，算法时间与数据规模成正比
• 橙色 $O(n\ast log(n))$，拟线性时间
• 红色 $O(n^2)$ 平方时间
• 黑色朝上 $O(2^n)$ 指数时间
• 没画出来的 $O(n!)$

其他概念

渐进下界

渐进下界（asymptotic lower bound）：从某个常数 $n_0$开始，$c\ast g(n)$ 总是位于 $f(n)$ 下方，那么记作 $\Omega (g(n))$

渐进紧界

渐进紧界（asymptotic tight bounds）：从某个常数 $n_0$开始，$f(n)$ 总是在 $c_1\ast g(n)$ 和 $