为什么Ackermann函数与用于不相交集的联合查找算法的摊余复杂性有关？

        适用于不相交的森林 来自维基百科   （关于查找和并集）这两个   技术互相补充；   一起应用，摊销时间   每个操作只有O（α（n）），其中   α（n）是函数的反函数   f（n）= A（n，n），而A是极   快速增长的阿克曼功能。   因为α（n）是这个的倒数   函数，所有的α（n）小于5   n的实际值从而，   每台的摊销运行时间   操作实际上很小   不变。 那为什么是阿克曼呢？ 来自Kruskal算法   函数lg * n      请注意，lg * n的增长非常缓慢   功能，比lg n慢得多。在   事实比lg lg n慢   lg n的有限组成。它是   函数f（n）的逆= 2   ^ 2 ^ 2 ^…^ 2，n次。对于n> = 5，f（n）   大于中的原子数   宇宙。因此，出于所有意图   和目的，f（n）的逆   n的任何实际值都是常数。   从工程师的角度来看，   Kruskal的算法在O（e）中运行。   当然要注意的是   理论家的观点，真实的   O（e）的结果仍然是   重大突破。整体   图片不完整，因为   实际最佳结果表明lg * n可以   被A（p，n）的倒数代替   其中A是阿克曼函数，   爆炸性增长的功能。的   阿克曼函数的反函数是   与lg * n有关，并且更好   结果，但证明是均匀的   更难。