看《數據結構、算法與應用：C++語言描述》中講到程序性能的時候涉及到了空間複雜度與時間複雜度。其中時間複雜度有多種表示：O、Ω、Θ、o，然後然後就蒙圈了，雖然書上講的也比較詳細但還是不夠直接。
這樣表示
時間複雜度
O：big-O————上界
Ω：big-Omega—–下界（很少用）
Θ：big-Theta——-確界
F(n) = Θ(n^2)的時候，意思是說“F(n)在漸進情況下不僅不會比n^2增長快，而且也不會比n^2增長慢”。
大家都習慣用大O呢，因爲正常人在使用算法的時候不會考慮下界Ω的。另外，並不是所有算法都能輕鬆證明覆雜度下界的。
知乎：
爲什麼見周圍人描述算法複雜度都用大 O 符號而不是大 Θ?
https://www.zhihu.com/question/20677334
貼幾張CSDN中容易理解的圖片予以區別：
相關閱讀：
幾種排序以及其時間複雜度
http://blog.csdn.net/huoyunshen88/article/details/8063569
| 排序 | 類別 | 時間複雜度 | 空間複雜度 | 穩定與否 |
|---|
注意：這個表頭錯位了，第一欄爲排序，第二欄爲類別，第三欄爲時間複雜度…
快速排序的時間複雜度的下界，平均，上界分別是Θn), Θ(n log n)和Θ(n^2)
快速求中位數的下界，平均，上界分別是Θ(n), Θ(n)和Θ(n^2)。
前三張圖片摘自：
http://blog.csdn.net/xky1306102chenhong/article/details/49766811