待验证50% 置信事实精确时间
该算法的时间复杂度为 log(1/ε)^{O(log^2 d)},其中d是维度,ε是近似精度。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/22
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证HNSW算法的时间复杂度约为O(log N),近似最近邻算法在召回率95-99%下将检索时间从线性降至对数级别74% 相似待验证在适当条件下,HOST能够以d·log p量级的样本复杂度在多项式时间内精确恢复含p个节点、最大入度为d的DAG74% 相似待验证Schönhage–Strassen 算法借助快速傅里叶变换(FFT)将整数乘法复杂度压到 O(n log n log log n)73% 相似已验证快速傅里叶变换将DFT的计算复杂度从朴素的O(N²)降低到O(N log N)73% 相似待验证学界猜想整数乘法的最优复杂度下界为 Ω(n log n),但迄今尚未严格证明,仍是经验性猜想72% 相似
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