Big Theta（Θ 记号）：在算法与复杂度分析中表示渐近紧确界（asymptotically tight bound）。如果一个函数 \(f(n)\) 属于 \(\Theta(g(n))\)，意味着当 \(n\) 足够大时，\(f(n)\) 的增长速度与 \(g(n)\) 同阶，既有上界也有下界（介于常数倍的 \(g(n)\) 之间）。
（注：与 Big O 表示“上界”不同，Big Theta 强调“上下都卡住”的同阶关系。）
/b θet/
“Big” 来自日常英语中“大的/宏观的”的用法；“Theta” 源自希腊字母 Θ。Big Theta 属于“Landau 记号/渐近记号”体系的一部分，用希腊字母来表达函数增长率的数量级关系，强调用常数因子忽略细节、抓住主导增长趋势。
Big theta describes a tight bound on an algorithm’s running time.
大 Theta 用来描述算法运行时间的紧确界。
Although the average case is often written as Θ(n log n), the exact constant factors can still matter in practice.
尽管平均情况常写为 Θ(n log n)，但在实际应用中精确的常数因子仍可能很重要。
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