大O符号，又称为渐进符号，是用于描述函数渐近分析的数学符号。更确切地说，它是用另一个函数来描述一个函数数量级的渐近上界。在数学中，它一般用来刻画被截断的无穷级数尤其是渐近级数的剩余项；在计算机科学中，它在算法分析算法计算复杂性理论的方面非常有用。
在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近分析的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。例如，如果一个算法对于任何大小为 n 的输入，它至多需要 5n + 3n 的时间运行完毕，那么它的渐近时间复杂度是 O。
偏差信息量准则是等级线性模型化的赤池信息量准则，被广泛应用于由马尔可夫链蒙特卡洛模拟出的后验概率的贝叶斯推断统计模型选择问题。和赤池信息量准则一样，偏差信息量准则是随样本容量增加的渐近分析，只应用于后验概率呈多元正态分布的情况。
在渐近分析中，一个函数的渐近展开被定义为一个函数级数，该级数的每一个部分和都给出该函数的一个渐近表达式。
在计算机科学中，Brodal队列是一种堆、优先伫列数据结构。该数据结构有很优的最劣渐近分析：
O
{\displaystyle O}
插入、找到最小值、合并或单点减少，
O
{\displaystyle O\left}
删除元素。这是第一种非均摊实现该复杂度的堆。其得名于发明者Gerth Stølting Brodal。
大O符号，又称为渐进符号，是用于描述函数渐近分析的数学符号。更确切地说，它是用另一个函数来描述一个函数数量级的渐近上界。在数学中，它一般用来刻画被截断的无穷级数尤其是渐近级数的剩余项；在计算机科学中，它在算法分析算法计算复杂性理论的方面非常有用。
大O符号，又称为渐进符号，是用于描述函数渐近分析的数学符号。更确切地说，它是用另一个函数来描述一个函数数量级的渐近上界。在数学中，它一般用来刻画被截断的无穷级数尤其是渐近级数的剩余项；在计算机科学中，它在算法分析算法计算复杂性理论的方面非常有用。
大O符号，又称为渐进符号，是用于描述函数渐近分析的数学符号。更确切地说，它是用另一个函数来描述一个函数数量级的渐近上界。在数学中，它一般用来刻画被截断的无穷级数尤其是渐近级数的剩余项；在计算机科学中，它在算法分析算法计算复杂性理论的方面非常有用。
大O符号，又称为渐进符号，是用于描述函数渐近分析的数学符号。更确切地说，它是用另一个函数来描述一个函数数量级的渐近上界。在数学中，它一般用来刻画被截断的无穷级数尤其是渐近级数的剩余项；在计算机科学中，它在算法分析算法计算复杂性理论的方面非常有用。
大O符号，又称为渐进符号，是用于描述函数渐近分析的数学符号。更确切地说，它是用另一个函数来描述一个函数数量级的渐近上界。在数学中，它一般用来刻画被截断的无穷级数尤其是渐近级数的剩余项；在计算机科学中，它在算法分析算法计算复杂性理论的方面非常有用。
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