显示摊销分析和平均案例分析可能给出渐近不同结果的示例

Question

我读过很多关于摊销分析的解释以及它与平均案例分析的区别。然而，我还没有找到一个单一的解释来说明，对于一个特定的例子，对于这两种分析都是明智的，两者会如何给出渐近不同的结果。

摊销运行时间分析最广泛的示例表明，将元素附加到动态数组需要 O(1) 摊销时间（如果数组的长度是 2 的精确幂，则操作的运行时间为 O(n) ，否则为 O(1)）。我相信，如果我们考虑所有数组长度的可能性相同，那么平均情况分析将给出相同的 O(1) 答案。

那么，您能否提供一个例子来说明摊销分析和平均案例分析可能会给出渐近不同的结果？

Answer 1

他们永远不会有不同的渐近不同的结果。 average-case 意味着奇怪的数据可能不会触发平均情况并且可能会更慢。渐近分析意味着即使是奇怪的数据也会有相同的表现。但不同的是数据，不分析。