在我们在我的大学离散数学课程，老师展示了他的学生阿克曼功能和分配学生发展在纸上的功能。
除了是递归优化的基准，确实阿克曼功能有任何实际用途？
Answer 1:
是。 的（反）阿克曼函数出现在算法的复杂性分析。 当它，这意味着你几乎可以忽略这个词，因为它长得慢（很像日志（日志...的log（n）...）），即LG *（N）。 例如： 最小生成树 （也是在这里 ）和分离集林建设。
也： 达文波特-Scinzel序列
Answer 2:
阿克曼函数的原始的“使用”是表明有不能仅通过使用用于与预定的上限环路来计算功能，这不是原始递归的，即。
阿克曼功能是这样的功能，它的增长速度太快是原始递归。
我不认为有真正的实际用途，它的增长速度太快是有用的。 在一个合理的空间，你甚至不能明确地表示超出了（4,3）的数字。
Answer 3:
我同意其他答案（由wrang-wrang）“在理论上”。
在实践中阿克曼不太有用，因为在实践中你倾向于遇到的唯一的算法的复杂性涉及1，N，N ^ 2，N ^ 3，并且每个由那些logN个multipled的。 （既然是logN个从来没有超过64多个，它有效地是一个常数项反正。）
问题的关键是，“在实践中”，除非您的算法复杂度是“N倍太大”，你不关心的复杂性，因为现实世界的因素将占据主导地位。 （在O（反阿克曼）执行的函数，理论上比O（logN）的时间执行功能较好，但在实践中，你会衡量真实世界数据的两个实际的实现，并选择任何实际执行得更好与此相反，复杂性理论确实“物质实践”为如N对N ^ 2，在算法复杂效果其实做压倒任何“真实世界”的效果。我发现，“N”是在实践中重要的最小量度。）
文章来源: Uses of Ackermann function?
