f（n） = Ω（g（n）） 且 f（n） = Θ（g（n）） ==> f（n） = O（g（n））
对于算法，边界与最佳/最差情况有何关系？最坏情况是上限的同义词，最坏情况是下限的同义词吗？或者您至少可以从另一个中得出一个吗？还是它们根本没有关系？
是的，它可以表示最坏情况与上限同义，最佳情况与下限同义。
最坏情况性能是算法分析中最常用的。在最坏情况分析中，我们保证算法运行时间的上限，这是很好的信息。换句话说，我们必须找到导致执行最大操作数的执行。而在最佳情况下分析中，我们计算算法运行时间的下限。我们必须知道导致执行最少操作数的情况。
关于您的最后一个问题，是的，我们可以使用平均情况指标来挤压/求解最坏情况或最佳情况。设 O、Θ、Ω分别表示最坏情况、平均情况和最佳情况，f（n） 和 g（n） 两个任意函数。
1） 如果 f（n） = O（g（n）） 且 f（n） = Θ（g（n））==> f（n） = Ω（g（n））
2） 如果
在最坏情况分析中，我们计算算法运行时间的上限。我们必须知道导致执行最大操作数的情况。对于线性搜索，最坏的情况发生在数组中不存在要搜索的元素（上面代码中的 x）时。大多数时候，我们进行最坏情况分析来分析算法。在最坏的分析中，我们保证算法的运行时间上限，这是很好的信息。
在最佳情况分析中，我们计算算法运行时间的下限。我们必须知道导致执行最少操作数的情况。在线性搜索问题中，当 x 出现在第一个位置时，会出现最佳情况。最佳案例分析是虚假的。保证算法的下限不会提供任何信息，因为在最坏的情况下，算法可能需要数年才能运行。