Я согласен с другим ответом (по Вранг-Вранг) "в теории".
На практике Ackerman не слишком полезен, потому что на практике единственные сложности алгоритма, с которыми вы, как правило, сталкиваетесь, включают в себя 1, N, N^2, N^3 и каждый из них, умноженный на logN. (И так как logN никогда не превышает 64, это в любом случае равно постоянный термин.)
Точка, «на практике», если только ваша сложность алгоритма не «слишком велика», вам не нужна сложность , поскольку доминируют реальные факторы. (Функция, выполняемая в O (обратная-Ackermann), теоретически лучше, чем функция, выполняемая в O (logN) времени, но на практике вы будете измерять две фактические реализации против реальных данных и выбирать, какая из них действительно работает лучше Напротив, теория сложности действительно «имеет значение на практике», например, N против N^2, где эффекты алгоритмической сложности действительно превосходят любые эффекты «реального мира». Я нахожу, что «N» является наименьшей мерой, которая имеет значение на практике .)
https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperoperation – starblue