मैं अन्य जवाब (wrang-wrang द्वारा) "सिद्धांत में" के साथ सहमत हैं।
अभ्यास में एकरमैन बहुत उपयोगी नहीं है, क्योंकि व्यवहार में केवल एक ही एल्गोरिदम जटिलताओं का सामना करना पड़ता है जिसमें 1, एन, एन^2, एन^3, और उनमें से प्रत्येक लॉगएन द्वारा गुणा किया जाता है। (और चूंकि लॉगएन 64 से अधिक नहीं है, इसलिए यह प्रभावी रूप से निरंतर शब्द है।)
बिंदु "अभ्यास में" है, जब तक कि आपकी एल्गोरिदम जटिलता "एन बार बहुत बड़ी न हो", आपको जटिलता की परवाह नहीं है , क्योंकि वास्तविक दुनिया के कारक हावी होंगे। (ओ (इनवर्क्स-एकरमेन) में निष्पादित एक फ़ंक्शन ओ (लॉगएन) समय में निष्पादित फ़ंक्शन से सैद्धांतिक रूप से बेहतर है, लेकिन व्यावहारिक रूप से, आप वास्तविक दुनिया के डेटा के विरुद्ध दो वास्तविक कार्यान्वयन को मापेंगे और जो भी वास्तव में बेहतर प्रदर्शन करेंगे इसके विपरीत, जटिलता सिद्धांत "अभ्यास में मायने रखता है" उदाहरण के लिए एन बनाम एन^2, जहां एल्गोरिदमिक जटिलता प्रभाव वास्तव में किसी भी "वास्तविक दुनिया" प्रभाव को सशक्त करते हैं। मुझे लगता है कि "एन" अभ्यास में महत्वपूर्ण सबसे छोटा उपाय है ।)
https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperoperation – starblue