Онлайн-алгоритм - это алгоритм, который не знает свои входные данные заранее и должен «реагировать» (в некотором смысле) на непредсказуемые входные данные. Напротив, автономные алгоритмы - это те, которые заранее знают все свои входные данные.
Конкурентный анализ сравнивает производительность оптимального алгоритма онлайн с оптимальным алгоритмом оффлайн. Таким образом, k-конкурентоспособный означает, что существует автономный алгоритм, который работает в большинстве раз хуже, чем онлайн-алгоритм. Таким образом, конкурентный O (lglgn) означает, что оптимальный автономный алгоритм работает в большинстве случаев хуже (в разы постоянных) раз, чем оптимальный онлайн-алгоритм.
Термин «k-конкурентный» можно понимать так же, как термин «k-аппроксимация». K-аппроксимация означает, что алгоритм аппроксимации работает не более чем в k раз хуже, чем оптимальный алгоритм.