有人能给我一个直观的解释为什么阿克曼函数http://en.wikipedia.org/wiki/Ackermann_function与用于不相交集的并集查找算法的分摊复杂性有关http://en.wikipedia.org/wiki/Disjoint-set_data_structure?
Tarjan的数据结构书中的分析不是很直观。
我在《算法导论》中也查过它，但它似乎也过于严格和不直观。
谢谢你的帮助！
应用于非联合集合林
来自维基百科
（关于发现和结合）这两个技术是相辅相成的；一起应用，摊销时间每次运算仅为O（α（n）），其中α（n）是函数的逆f（n）=A（n，n），并且A是迅速增长的阿克曼函数。由于α（n）是函数，α（n）小于5n的远程实际值。因此，每操作实际上很小常数
为什么是阿克曼
来自Kruskal算法
函数lg*n
注意，lg*n是一个非常缓慢的增长函数，比lg n慢得多。In事实比lg lg n或任何lg n的有限合成。它是函数f（n）=2的逆^2^2^…^2，n次。对于n>=5，f（n）大于宇宙。因此和目的，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。当然要注意理论家的观点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可以用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。这个阿克曼函数的倒数是与lg*n有关，是一个更好的结果，但证据是公平的更难