T(N) = O(f(N))（念做大O），含义：T(N)的增长率小于等于f(N)的增长率。理解为，N趋于无穷大，T(N) <= f(N)。若T(N)的增长率恒小于f(N)，则可记为T(N) = o(f(N))（念做小o）。

T(N) = Ω(g(N))（念做omega），含义：T(N)的增长率大于等于g(N)的增长率。理解为，N趋于无穷大，T(N)>=g(N)。

当T(N) = O(h(N)) 且 T(N) = Ω(g(N))，则T(N) = Θ(h(N))（念theta）。

法则1：

如果T1(N) = O(f(N))且T2(N) = O(g(N))，那么

1）T1(N) + T2(N) = max(O(f(N)), O(g(N)))

2）T1(N) * T2(N) = O(f(N) * g(N))

法则2：

如果T(N)是一个k次多项式，则T(N)=Θ(N^k)

法则3：

对于任意常熟k，log^kN = O(N)。（这个法则用的比较多，说明每个循环若都是logN，则套几次循环都比O(N)快）