为什么集合中的Big Theta是Big O，而不是相同函数的Big Theta？

在计算机科学中，Big O和Big Theta都是用来描述算法的渐进复杂度的符号。它们都是表示算法的上界，但它们之间有一些细微的差别。

Big O表示算法的最坏情况下的上界，即算法在最差情况下的运行时间或空间复杂度。它描述了算法的增长速度，但并不关心具体的常数因子。例如，如果一个算法的时间复杂度为O(n^2)，那么它的运行时间将随着输入规模n的增加而呈平方级增长。

Big Theta表示算法的上界和下界，即算法的运行时间或空间复杂度的范围。它描述了算法的增长速度，并且考虑了具体的常数因子。如果一个算法的时间复杂度为Θ(n^2)，那么它的运行时间将随着输入规模n的增加而呈平方级增长，并且存在一个正常数c1和c2，使得对于足够大的n，算法的运行时间介于c1n^2和c2n^2之间。

回答问题，为什么集合中的Big Theta是Big O，而不是相同函数的Big Theta？

集合中的Big Theta是Big O的原因是因为Big O是Big Theta的一个特例。当我们说一个函数f(n)是Big Theta(g(n))时，我们同时暗示了f(n)是Big O(g(n))的。这是因为Big Theta表示了一个函数的上界和下界，而Big O只表示了一个函数的上界。因此，如果一个函数f(n)是Big Theta(g(n))，那么它也是Big O(g(n))。

换句话说，Big Theta提供了更精确的界限，同时考虑了上界和下界，而Big O只提供了上界。因此，当我们讨论一个函数的渐进复杂度时，我们通常使用Big O来表示最坏情况下的上界，而使用Big Theta来表示上界和下界。

需要注意的是，虽然Big Theta提供了更精确的界限，但在实际分析中，通常使用Big O来描述算法的复杂度，因为它更简单且更容易计算。同时，Big O也足够用于比较算法的增长速度和效率。

总结起来，集合中的Big Theta是Big O的一个特例，因为Big Theta提供了更精确的界限，同时考虑了上界和下界。在实际分析中，通常使用Big O来描述算法的复杂度。