# 演算法 名詞介紹
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## Big O Notation

### 定義
- 衡量 input 趨勢會往哪走
- 最壞情況下，演算法趨勢會往走
- 界定 upeerbond

### 規則
- Constant does not matter
- Small Terms do not matter
- logarithm Base does not matter(底數不重要)

## Big Omega
### 定義
當 f(n) = Ω(g(n)), if exist real number c, n0
then f(n) >= c*g(n) >=0 且對於所有 n >= n0
- 定義 lowebond

## Big Theata
### 定義
同時找到f(n)的「上界(upper bound)」與「下界(lower bound)」，像是三明治一樣把f(n)夾住

## Big O in Arrays and Objects
1. Object

Insertion O(1)
Removal   O(1)
Searching  O(n)
Accessing  O(1)

2. Array

Insertion
  - push O(1)
  - unshift O(n)
Removal
  - pop O(1)
  - shift O(n)
Searching  O(n)
Accessing  O(1)

如果是下面這段程式碼

let n = 5;
let array = [1,2,3,4,5]

for(let i =0; i< n; i++){
   array.unshift(10)
}

這邊的時間複雜度會是Ｏ(n平方)