算法数据结构学习
一 数学基础
我们需要建立函数之间的一种 相对的级别，衡量两个函数的 相对增长率（relative rate of growth）
1、如果存在正常数 c 和 n0 使得当 N≥n0 时，T(N)≤cf(N) ，记为 T(N)=O(f(N)。
2、如果存在正常数 c 和 n0 使得当 N≤n0 时，T(N)≥cg(N) ，记为 T(N)=Ω(g(N))。
3、T(N)=Θ(h(N)) 当且仅当 T(N)=O(h(N)) 且 T(N)=Ω(h(N))。
也可以理解成，当 T(N)=O(f(N)) 时，f(N) 是 T(N) 的一个上界。反之，当 T(N)=Ω(g(N)) 时，g(N) 是 T(N) 的一个下界。
Tips：不要将常数或者低阶项在入 O(f(N)) 中；我们可以取极限（limN→∞）来确定两个函数的相对增长率（可能需要用到洛必达）
在算法衡量中，我们关注的是时间，但是我们并不能直接拿时间作为衡量，因为跑程序的计算机算力之间也有差距，我们通常看算法的 步骤