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(nJournal⁡n)


1
Je pense que peut-être cette question s'intégrerait mieux dans le stackexchange informatique?
— LKlevin

@LKlevin: D'accord.
— Geoff Oxberry

2
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.nlog⁡log⁡nnnlog⁡n



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. Journal⁡Journal⁡n
— Eamon Nerbonne

2
Oui, bien que ce soit aussi vrai pour si n est assez petit! Journal⁡nn
— Bill Barth

1
@BillBarth Oui, mais elle est exponentiellement moins constante que la constante ! Journal⁡Journal⁡n
— 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))


2
N'oubliez pas la gloire qu'est , la fonction ackermann inverse itérée! α∗(n)
— Alexis Beingessner

4

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(Journal⁡n)α)⊊O(n(Journal⁡n)β)α<βO(n)=O(n(Journal⁡n)0)⊊O(n(Journal⁡n)α)⊊O(nJournal⁡n)pour tout .α∈(0,1)

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