雷诺和泰曼的增长顺序定义

我正在阅读卡尔·雷诺兹（Carl Reynolds）和保罗·泰曼（Paul Tymann）撰写的一本名为《计算机科学原理》的书（由Schaum的提纲出版）。

第二章以顺序搜索示例介绍算法，该搜索简单地循环访问名称列表，如果在列表中找到给定名称，则返回TRUE。

作者继续说（第17页）：

我们说顺序搜索算法的“增长顺序”是n。表示为T（n）。我们还说，增长顺序在T（n）的某个恒定因子之内的算法具有NLsay的theta。“顺序搜索的n为n。” 问题的大小为n，即要搜索的列表的长度。

我发现这确实很难遵循。这本书到处都是错误，所以我不确定是我遗漏了什么还是上面的段落中有错字。一般来说，我很少看到以“ ... say”结尾的句子。

我很困扰。

T代表什么？这本书没有解释。是时间还是Theta？

如果“ NL的theta”表示“顺序搜索的n为n”。L代表什么？“线性”还是“长度”？

我已写信给出版商，要求解释。他们说他们会将我的信息转发给作者。他们没有回答。我也尝试过查看其他资源，但仍然感到the惑，觉得我误会了一些东西，因此，在我对本段进行解码之前，请不要放松。

如果有人拥有该书的副本，并且已经理解该段落。然后，如果您能让我知道该段是否正确或用其他方式解释，将不胜感激。谢谢。

该段是错误的。不幸的是，它看起来就像是一种不懂该材料的学生会写的东西，作为练习的答案。这种废话在教科书中没有位置。不要突然动作。把书放下来。远离书本。

$T(n)$

$T(n)$$T$$n$

$T(n)$$n$

这显然已经被破坏了。我认为作者打算写类似的东西，

$T(n)$$\boldsymbol{n}$$n$

但是，请不要说“具有的theta ”，就好像如果是您对身高的表示法，您不会说“约翰的为180cm”。这不是正确的单词形式。我们实际上说的是：“该算法的运行时间为theta （或 theta  ）。” 特别要注意的是是用于讨论数学函数而不是算法的工具。Theta并不意味着运行时间是多少。相反，您可以使用它来谈论运行时间。ħ ħ Ñ Ñ $n$$h$$h$$n$$n$$\Theta$

顺便说一句，“ NL”表示复杂度类非确定性logspace，对于它在原始引号中出现的位置完全没有意义。

听起来作者似乎正在尝试解释Big O表示法，但无特殊原因将其重命名为，并彻底修改了文本。$T$

为了更好地描述Big O符号（以及little-o和Theta），我推荐MIT的Leiserson教授的《算法介绍》一书。

似乎有一个重要的区别是是指算法的总复杂度，通常是时间，空间或两者兼而有之。（例如，某些算法在处理较大数据集时运行速度较慢；某些算法在处理较大数据时需要更多的存储空间；某些算法需要更多的时间和更多的空间）。$O-notation$

看来，这个是指只有一个算法的时间测量，并且不占存储需求。$T-notation$