সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে বিশ্লেষণের প্রাকৃতিক রূপ রয়েছে যা দরকারী। সম্ভবত সবচেয়ে বিখ্যাত এক হ'ল প্যারামিট্রাইজড জটিলতা complex এখানে, আমরা একটি "দ্বি-মাত্রিক" পরিমাপ বিবেচনা করি: স্বাভাবিক ইনপুট দৈর্ঘ্য এবং কিছু অতিরিক্ত অ-নেতিবাচক পূর্ণসংখ্যার কে , প্যারামিটার। যদিও একটি অ্যালগরিদম সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে ( এন এবং কে এর সমস্ত মানের জন্য ) মারাত্মকভাবে চলতে পারে, এটি এমন হতে পারে যে কোনও ব্যক্তির প্রয়োগের ক্ষেত্রে যে সমস্যাগুলি সমাধান করা প্রয়োজন, এই প্যারামিটার কে কম হয়, তাই অ্যালগরিদম ভালভাবে চলে এই উদাহরণগুলিতে।এনটএনটট
উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আপনি কয়েকটি শ্রেণীর গ্রাফের সর্বাধিক স্বতন্ত্র সেটটি সমাধান করতে চান এবং একটি আকর্ষণীয় অ্যালগরিদম বিকাশ করতে চান যা আশ্চর্যজনকভাবে দ্রুত। গ্রাফগুলির নিজের শ্রেণীর সম্পর্কে আরও তদন্ত করতে গিয়ে আপনি দেখতে পেয়েছেন যে আপনি পরীক্ষা করেছেন সমস্ত গ্রাফগুলি এ গাছের প্রস্থে রয়েছে । ঠিক আছে, বোডলেন্ডার (সিএফ। নীডারমিয়ার [1]) দেখিয়েছে যে যখন বৃক্ষের প্রশস্ততা কে হয়, ম্যাক্সড ইন্ডিপেন্ডেন্ট সেটটি প্যারামিটার ট্র্যাকটেবল স্থির হয় : এটি ও ( 2 কে ( | ই | + | ভি | ) ) সময়ে সমাধান করা যায়। এটি আপনার অ্যালগরিদম কেন ভাল কাজ করে সে সম্পর্কে কিছু ব্যাখ্যা দেয়।10হে ( 2)ট( | ই।)|+ + | ভী|) )
[1] আর। নিডেরমিয়ার, স্থির-প্যারামিটার অ্যালগরিদমগুলিতে আমন্ত্রণ। অক্সফোর্ড লেকচার সিরিজ অফ ম্যাথমেটিকস এন্ড অ্যাপ্লিকেশনস, অক্সফোর্ড ইউনিভার্সিটি প্রেস, অক্সফোর্ড, ২০০।