Обратная функция Аккермана часто встречается при анализе алгоритмов. Отличная презентация здесь: http://www.gabrielnivasch.org/fun/inverse-ackermann .
Мой вопрос: что такое функция
Очевидно, что . Какие более узкие границы можно дать для ? Является ли ?
ds.algorithms
ds.data-structures
bounds
Дана Мошковиц
источник
источник
Ответы:
Пусть будет обратным к . . Я утверждаю, что .α k A 1 ( x ) = 2 x , A 2 ( x ) = 2 x , … k - 1 ( x ) = A x ( x )Ak αk A1(x)=2x,A2(x)=2x,… k−1(x)=Ax(x)
Поскольку и так как , . В результате .∀ z , α y ( z ) > α x ( z ) α y ( A x ( x ) ) > α x ( A x ( x ) ) = x k ( A x ( х ) ) = хx=αx(Ax(x)) ∀z,αy(z)>αx(z) αy(Ax(x))>αx(Ax(x))=x k(Ax(x))=x
Теперь рассмотрим значение . По определению это . Мы знаем, что , поэтому . Я утверждаю, что . . Теперь , поэтому . Поскольку , , поэтому . Таким образом,α min z { α z ( A n ( n ) ) ≤ 3 } α n ( A n ( n ) ) = n α ( A n ( n ) ) > n α ( A n ( nα(k−1(n))=α(An(n)) α minz{αz(An(n))≤3} αn(An(n))=n α(An(n))>n α n + 1 ( A n ( n ) ) = 1 + α n + 1 ( n ) α ( n ) = min z { α z ( n ) ≤ 3 } α α ( n ) ( n ) ≤ 3 n + 1 > α ( n )α(An(n))≤n+2 αn+1(An(n))=1+αn+1(n) α(n)=minz{αz(n)≤3} αα(n)(n)≤3 n+1>α(n) α n + 1 ( A n ( n ) ) ≤ 4 α n + 2 ( A n ( n ) ) = 1 + α n + 2 ( α n + 1 ( n ) ) ≤ 1 + α n + 2 ( 4 ) ≤ 3αn+1(n)≤3 αn+1(An(n))≤4 αn+2(An(n))=1+αn+2(αn+1(n))≤1+αn+2(4)≤3 ,
Итак, мы имеем , поэтому и по существу равны.k αn<α(k−1(n))≤n+2 k α
источник
Это неверно; смотрите комментарии.
Функция, очень близкая к этой, называлась « » и использовалась в « Петровых деревьях», «Последовательностях Давенпорта-Шинзеля » и « Гипотезе Deque» Петти , в которых он показал, что « deque-операций [в дереве splay] принимают только время, где - минимальное количество применений функции обратного Аккермана, отображающей в константу. " n O ( n α ∗ ( n ) ) α ∗ ( n ) nα∗ n O(nα∗(n)) α∗(n) n Эта функция очень медленно растет и медленнее, чем . Рассмотрим функциюf : N → Nlogα(n) f:N→N
Эта функция растет примерно так же быстро, как , поэтому она растет медленнее, чем . Теперь я оценю и для :A ′ ( n ) = A ( n , n ) log α ( n ) α ∗ ( n ) A ′ ( f ( n ) )A(4,n) A′(n)=A(n,n) logα(n) α∗(n) A′(f(n))
Поскольку , растет намного быстрее, чем .log α ( n ) α ∗ ( n )f(n−1)∈ω(2+α∗(n)) logα(n) α∗(n) источник