>>где в своих постах я использовал данный термин не "по назначению".
Существует множество способов решения определенной задачи (класса задач). Это множество порождает обилие алгоритмов, которые ее решают. Однако из этого набора алгоритмов можно выбрать те, которые справляются с поставленной задачей (классом задач) быстрее остальных, используя меньше ресурсов процессора и /или оперативной памяти.
Цель данного топика: рассмотреть как можно больше алгоритмов, оценить их временную сложность и определить границы эффективного применения. Границы эффективного применения – класс задач, для которого рассматриваемый алгоритм будет наиболее быстродейственным.
Один алгоритм (или "способ решения") к классу задач нельзя применить. Класс задач лишь говорит, что например, заача решается за полиномиальное время. Но если за полиномиальное время можно и посадить картошку, и собрать яблоки - это не значит, что это делается одним и тем же способом.
тут под классом задач, как я понимаю, имеется в виду "похожие по смыслу задачи". А, например, для похожих по смыслу задач проверки числа на простоту (невероятностного) и разложения на множители, первая имеет быстрое решение (логарифм числа в какой-то степени), а про вторую существование быстрого решения неизвестно.
>>которых вполне достаточно для сравнения алгоритмов по эффективности.
недостаточно. Вот почему, по-вашему, так часто пишут qsort, хотя худший случай это N^2, а не merge - с N log N ? А потому что, очень часто (читай - на случайном входе) быстродействие первого оказывается не хуже второго, а часто - лучше.