sublinear growth
tăng trưởng dưới tuyến tính
sublinear time
thời gian dưới tuyến tính
sublinear algorithm
thuật toán dưới tuyến tính
sublinear complexity
độ phức tạp dưới tuyến tính
sublinear scaling
mở rộng dưới tuyến tính
sublinear performance
hiệu suất dưới tuyến tính
sublinear model
mô hình dưới tuyến tính
sublinear analysis
phân tích dưới tuyến tính
sublinear bounds
giới hạn dưới tuyến tính
sublinear functions
hàm số dưới tuyến tính
the algorithm operates in a sublinear time complexity.
thuật toán hoạt động với độ phức tạp thời gian dưới tuyến tính.
sublinear search methods can significantly improve performance.
các phương pháp tìm kiếm dưới tuyến tính có thể cải thiện đáng kể hiệu suất.
we need to analyze the sublinear growth of the dataset.
chúng ta cần phân tích sự tăng trưởng dưới tuyến tính của tập dữ liệu.
sublinear algorithms are essential for large-scale data processing.
các thuật toán dưới tuyến tính là rất quan trọng cho xử lý dữ liệu quy mô lớn.
this sublinear approach reduces the computational load.
cách tiếp cận dưới tuyến tính này làm giảm tải tính toán.
they developed a sublinear model for machine learning.
họ đã phát triển một mô hình dưới tuyến tính cho học máy.
understanding sublinear performance can help optimize systems.
hiểu rõ hiệu suất dưới tuyến tính có thể giúp tối ưu hóa hệ thống.
sublinear time algorithms are preferred in real-time applications.
các thuật toán thời gian dưới tuyến tính được ưa chuộng trong các ứng dụng thời gian thực.
researchers are exploring sublinear techniques in graph theory.
các nhà nghiên cứu đang khám phá các kỹ thuật dưới tuyến tính trong lý thuyết đồ thị.
sublinear scaling is a key factor in efficient computing.
mở rộng tỷ lệ dưới tuyến tính là một yếu tố quan trọng trong tính toán hiệu quả.
sublinear growth
tăng trưởng dưới tuyến tính
sublinear time
thời gian dưới tuyến tính
sublinear algorithm
thuật toán dưới tuyến tính
sublinear complexity
độ phức tạp dưới tuyến tính
sublinear scaling
mở rộng dưới tuyến tính
sublinear performance
hiệu suất dưới tuyến tính
sublinear model
mô hình dưới tuyến tính
sublinear analysis
phân tích dưới tuyến tính
sublinear bounds
giới hạn dưới tuyến tính
sublinear functions
hàm số dưới tuyến tính
the algorithm operates in a sublinear time complexity.
thuật toán hoạt động với độ phức tạp thời gian dưới tuyến tính.
sublinear search methods can significantly improve performance.
các phương pháp tìm kiếm dưới tuyến tính có thể cải thiện đáng kể hiệu suất.
we need to analyze the sublinear growth of the dataset.
chúng ta cần phân tích sự tăng trưởng dưới tuyến tính của tập dữ liệu.
sublinear algorithms are essential for large-scale data processing.
các thuật toán dưới tuyến tính là rất quan trọng cho xử lý dữ liệu quy mô lớn.
this sublinear approach reduces the computational load.
cách tiếp cận dưới tuyến tính này làm giảm tải tính toán.
they developed a sublinear model for machine learning.
họ đã phát triển một mô hình dưới tuyến tính cho học máy.
understanding sublinear performance can help optimize systems.
hiểu rõ hiệu suất dưới tuyến tính có thể giúp tối ưu hóa hệ thống.
sublinear time algorithms are preferred in real-time applications.
các thuật toán thời gian dưới tuyến tính được ưa chuộng trong các ứng dụng thời gian thực.
researchers are exploring sublinear techniques in graph theory.
các nhà nghiên cứu đang khám phá các kỹ thuật dưới tuyến tính trong lý thuyết đồ thị.
sublinear scaling is a key factor in efficient computing.
mở rộng tỷ lệ dưới tuyến tính là một yếu tố quan trọng trong tính toán hiệu quả.
Explore frequently searched vocabulary
Want to learn vocabulary more efficiently? Download the DictoGo app and enjoy more vocabulary memorization and review features!
Download DictoGo Now