在编程和算法的世界里，时间复杂度是衡量效率的重要指标之一。简单来说，它描述了程序运行所需的时间与输入数据量之间的关系。而我们常用的符号如O（大O）、Ω（Omega）、Θ（Theta）则分别代表不同的复杂度级别。
大O符号（O）：表示最坏情况下的增长上限，比如`f(n) = O(g(n))`意味着存在一个常数C，使得`f(n)`始终小于等于`C g(n)`。
Omega符号（Ω）：表示最好情况下的增长下限，即`f(n) = Ω(g(n))`时，存在一个常数C，使得`f(n)`始终大于等于`C g(n)`。
Theta符号（Θ）：当且仅当`f(n) = O(g(n))`且`f(n) = Ω(g(n))`成立时，称`f(n) = Θ(g(n))`，即两者在上下界完全一致。
计算方法通常通过分析循环次数或递归深度得出公式，并简化为标准形式。例如，冒泡排序的时间复杂度为`O(n²)`，快速排序则为`O(n log n)`。掌握这些概念可以帮助优化代码性能，让程序跑得更快更高效！💪🔥
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