Я читал Data structures and Algorithms in Python book, в котором говорится, что одним из недостатков и проблем экспериментального анализа алгоритмов является:
Чтобы быть значимым, этот анализ требует, чтобы мы выбрали хорошие исходные данные. и протестировать достаточное количество из них, чтобы иметь возможность делать обоснованные статистические утверждения о времени работы алгоритма ... Эксперименты можно проводить только на ограниченном наборе тестовых входных данных; следовательно, они не учитывают время работы входов, не включенных в эксперимент (и эти входные данные могут быть важны).
Что это на самом деле означает? И как мы можем не протестировать наш алгоритм на некоторых входных данных?