Y a-t-il une complexité entre et [fermé]


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Existe-t-il un degré de complexité supérieur à et inférieur à ?O ( n log n )O(n)O(nJournaln)


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Je pense que peut-être cette question s'intégrerait mieux dans le stackexchange informatique?
LKlevin

@LKlevin: D'accord.
Geoff Oxberry

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L'échange de pile informatique n'est pas très amical envers des questions de base comme celle-ci.
Nick Alger

Réponses:


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situe entre n et n log n , et est relativement commun à trouver dans la nature.nloglognnnlogn



1
Cependant, selon la motivation du demandeur, cela peut ne pas être une distinction pertinente - à toutes fins pratiques, le n'est qu'un petit facteur constant. JournalJournaln
Eamon Nerbonne

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Oui, bien que ce soit aussi vrai pour si n est assez petit! Journalnn
Bill Barth

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@BillBarth Oui, mais elle est exponentiellement moins constante que la constante ! JournalJournaln
Pål GD

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En plus de , il y a aussi O ( n log ( n ) ) dans lequel log est le nombre de fois où la fonction logarithme doit être appliquée pour que le résultat soit inférieur à ou égal à 1.O(nJournal(Journal(n)))O(nJournal(n))Journal

Par exemple, si vous connaissez déjà un arbre couvrant minimum euclidien, la triangulation de Delaunay peut être découverte en temps .O(nJournal(n))

Plus fort, on peut regarder la fonction inverse d'Ackermann , que l'on retrouve dans l'analyse de plusieurs algorithmes de complexité O ( n α ( n , n ) ) . Il y a une bonne introduction ici .α(n,n)O(nα(n,n))


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N'oubliez pas la gloire qu'est , la fonction ackermann inverse itérée! α(n)
Alexis Beingessner

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Il y en a infiniment, puisque pour tout α < β . Ainsi, en particulier, O ( n ) = O ( n ( log n ) 0 ) O ( n ( log n ) α ) O ( n log n )O(n(Journaln)α)O(n(Journaln)β)α<βO(n)=O(n(Journaln)0)O(n(Journaln)α)O(nJournaln)pour tout .α(0,1)

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