Arasında bir karmaşıklık var ve [kapalı]

10

den büyük ve den daha küçük bir karmaşıklık derecesi var mı ? $O(n)$ $O(n \log n)$

algorithms complexity efficiency

— user3696586
kaynak

1

Bence bu soru Bilgisayar Bilimi stackexchange için daha uygun olurdu?

— LKlevin

@LKlevin: Kabul etti.

— Geoff Oxberry

2

Bilgisayar bilimi yığın değişimi, böyle temel sorulara karşı çok kolay değildir.

— Nick Alger

20

$n \log\log n$ arasındadır ve ve vahşi bulmak için nispeten sık biridir. $n$ $n \log n$

— Bill Barth
kaynak

5

Örneğin, Erasthenos eleğinin karmaşıklığı

O (n \log \log n)

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

— Eamon Nerbonne

1

Bununla birlikte, askerin motivasyonuna bağlı olarak bu ilgili bir ayrım olmayabilir - tüm pratik amaçlar için sadece küçük bir sabit faktördür.

\log \log n

$\log \log n$

— Eamon Nerbonne

2

Evet, ancak için de doğruysa , eğer yeterince küçükse!

\log n

$\log n$

n

$n$

— Bill Barth

1

@ BillBarth Evet, ancak sabitinden katlanarak daha az sabit!

\log \log n

$\log \log n$

— Pål GD

7

Bunun üzerine , orada da ki burada logaritma fonksiyonu için uygulanması gereken sayısıdır sonuç 1'den küçük veya 1'e eşit olmalıdır. $O(n\log(\log(n)))$ $O(n \log^*(n))$ $\log^*$

Örneğin, zaten bir Öklid minimum yayılan ağaç biliyorsanız, Delaunay üçgenleme zamanında keşfedilebilir . $O(n\log^*(n))$

Daha da önemlisi, karmaşıklığının birkaç algoritmasının analizinde bulunabilen ters Ackermann fonksiyonuna bakılabilir . Burada iyi bir tanıtım var . $\alpha(n,n)$ $O(n\alpha(n,n))$

— Peter Brune
kaynak

2

Yinelenen ters ackermann işlevi olan ihtişamını unutmayın !

α^{*} (n)

$\alpha^*(n)$

— Alexis Beingessner

4

Herhangi bir için sonsuz sayıda vardır . Bu nedenle, özellikle, herhangi bir için . $O(n(\log n)^\alpha) \subsetneq O(n(\log n)^\beta)$ $\alpha<\beta$ $O(n) = O(n(\log n)^0) \subsetneq O(n(\log n)^\alpha) \subsetneq O(n\log n)$ $\alpha\in (0,1)$

— David Richerby
kaynak