Prob_Solve 板


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※ 引述《stimim (qqaa)》之铭言: : 於是,我们就可以得到一个小一点的问题, : lists = {list_1, list_2, ..., list_K} : where list_1 = {p_1j}, : list_i = {a_i, b_i} : 这个问题的大小是 O(K) ,如果可以在 O(K) 的时间得到答案的话, : 我们就可以用 O(N) 的时间得到原问题的答案: 以下尝试说明这个小一点的问题 目标是每个list_i当中,ai和bi两个选一个, 让 max{abs(ai)} + max{bi} 越小越好。 http://postimage.org/image/xfpn6lbe3/ 首先把 [ai,bi] 画在数线上,按照 ai 由小到大排序 http://postimage.org/image/t4icz76cx/ 如果已经排序好, 就可以 ai 由小到大扫描一次所有区间,O(K) 算出答案。 我们要找的答案,是最短的红线。 (这个好难解释,总之各位应该看得懂吧...一开始假设通通都选ai这样...) http://postimage.org/image/5c91no4c1/ 可以发现这些区间可以分成一堆一堆的盘子, 就好像叠盘子一样,每一堆最下面的是大盘子,上面有一些小盘子。 所有的小盘子的边缘,都不会超过最下面的大盘子。 如果还没有排序好, 这个问题比找出所有的 dominating intervals 还要难一点。 dominating intevals 就是每一堆盘子里面,最下面的大盘子。 define [ai,bi] dominates [aj,bj] iff ai<=aj and bi>=bj dominatring intervals 又可以等价变成二维平面上的 dominating points。 (CLRS 叫做 maximal layer) 只要把区间 [ai,bi] 改成二维座标 (-ai, bi) 即可。 也就是说这个问题至少比 maximal layer 来的复杂。 至於 maximal layer 的严格下限是 omega(NlogM), 其中 N 是给定的座标数量,M 是 maximal layer 的数量,证明在这篇: Lower bounds for maximal and convex layers problems Algorithmica, June 1989, Volume 4, Issue 1-4, pp 447-459 不是很懂那个 algebraic dicision tree model 是指什麽意思, 不过我的理解是:除非用 counting sort 之类的技巧,不然这题应该很难做到 O(K) 吧! 报告完毕 --------------------------------------- 补充一下原题的 worst case lower bound。 stimim 的方法是: 在 K 个 inverted list 当中,找到长度最短的那个 inverted list, 然後穷举长度最短的 inverted list 当中的每一个 occurrence, 针对每个 occurrence,从其他 inverted list 找到 [ai,bi], 进而得到一个小一点的问题。 运气不好时,最短的 inverted list 长度是 omega(N/K)。 【这里的 N 是指全部的、也就是那K个 inverted list 的总长度。】 所以穷举的次数就是 omega(N/K)。 运气不好时,每个小问题之间的 [ai,bi] 通通都不一样。 所以每个小问题之间没有关联,可以分开计算。 解决一个小问题的下限,如前文所述,就是 omega(KlogK)。 所以原本问题的下限就是 omega(N/K * KlogK) = omega(NlogK)。 所以这一题不会有 O(N) 的方法。 --



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