サブ指数成長の仮定を使用することで、アルゴリズムの効率にどのような影響があるか？
サブ指数成長は、問題の依存グラフが急速に増加しない場合に適用されます。この仮定を使用することで、Moser-Tardos Algorithm（MTA）やその派生物の性能を向上させることが可能です。具体的には、依存グラフ内の変数間の関係が制限されており、ランダムビットを再利用して計算量を削減できるため、アルゴリズム全体の実行時間や必要なリソース量が低減します。また、ランダムビット使用量も一定範囲内に収まり、予測可能性や安定性が向上します。