アルゴリズムの複雑さ分析のパラダイム

ワーストケースおよび平均ケース分析は、アルゴリズムの複雑さのよく知られた尺度です。最近では、シンプレックスアルゴリズムなど、最悪の場合に指数関数的なアルゴリズムが実際にうまく機能する理由を説明する別のパラダイムとして、平滑化された分析が登場しました。

私の質問は-アルゴリズムの複雑さを測定する他のパラダイムはありますか？最悪の場合の複雑さの悪いアルゴリズムが実際にうまく機能する理由を説明しようとするものに特に興味があります。

$n$$k$$n$$k$$k$

$10$$O(2^k (|E|+|V|))$

[1] R. Niedermeier、固定パラメーターアルゴリズムへの招待。2006年オックスフォード大学、オックスフォード大学出版局、数学とその応用におけるオックスフォード講義シリーズ。

複雑さは償却されています-最悪の場合、一部の操作が高価になる可能性がありますが、多くの操作を考慮すると、操作あたりの平均コストは良好です。

古典的な例は、すべての要素を何らかのストレージにコピーすることで、いっぱいになると空になるデータ構造です。コピー操作は高価になる可能性がありますが、頻繁に発生することはありません。データ構造に十分な要素を挿入して、それを引き起こす必要があります。