C'è una complessità tra e [chiuso]

10

Esiste un grado di complessità maggiore di e minore di ? $O(n)$ $O(n \log n)$

algorithms complexity efficiency

— user3696586
fonte

1

Penso che forse questa domanda si adatterebbe meglio nello scambio di stack di Informatica?

— LKlevin,

@LKlevin: concordato.

— Geoff Oxberry,

2

Lo scambio di stack informatici non è molto amichevole verso domande di base come questa.

— Nick Alger,

20

$n \log\log n$ è compreso tra e ed è relativamente comune da trovare in natura. $n$ $n \log n$

— Bill Barth
fonte

5

Ad esempio, il setaccio di Erasthenos ha una complessità di

O (n \log \log n)

$O(n \log \log n)$ .

— Eamon Nerbonne,

1

Tuttavia, a seconda della motivazione del richiedente, questa potrebbe non essere una distinzione rilevante - per tutti gli scopi pratici è solo un piccolo fattore costante.

\log \log n

$\log \log n$

— Eamon Nerbonne,

2

Sì, anche se questo è vero anche per se è abbastanza piccolo!

\log n

$\log n$

n

$n$

— Bill Barth,

1

@BillBarth Sì, ma è esponenzialmente meno costante della costante !

\log \log n

$\log \log n$

— Pål GD,

7

Oltre a , c'è anche in cui è il numero di volte in cui la funzione di logaritmo deve essere applicata per il risultato deve essere inferiore o uguale a 1. $O(n\log(\log(n)))$ $O(n \log^*(n))$ $\log^*$

Ad esempio, se conosci già un albero spanning minimo euclideo, la triangolazione di Delaunay può essere scoperta nel tempo . $O(n\log^*(n))$

Più estremamente, si può osservare la funzione inversa di Ackermann , che può essere trovata nell'analisi di numerosi algoritmi di complessità . C'è una buona introduzione qui . $\alpha(n,n)$ $O(n\alpha(n,n))$

— Peter Brune
fonte

2

Non dimenticare la gloria che è , la funzione ackermann inversa iterata!

α^{*} (n)

$\alpha^*(n)$

— Alexis Beingessner,

4

Ce ne sono infiniti, poiché per qualsiasi . Quindi, in particolare, per qualsiasi . $O(n(\log n)^\alpha) \subsetneq O(n(\log n)^\beta)$ $\alpha<\beta$ $O(n) = O(n(\log n)^0) \subsetneq O(n(\log n)^\alpha) \subsetneq O(n\log n)$ $\alpha\in (0,1)$

— David Richerby
fonte