Prob_Solve 板


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※ 引述《stimim (qqaa)》之銘言: : 於是,我們就可以得到一個小一點的問題, : lists = {list_1, list_2, ..., list_K} : where list_1 = {p_1j}, : list_i = {a_i, b_i} : 這個問題的大小是 O(K) ,如果可以在 O(K) 的時間得到答案的話, : 我們就可以用 O(N) 的時間得到原問題的答案: 以下嘗試說明這個小一點的問題 目標是每個list_i當中,ai和bi兩個選一個, 讓 max{abs(ai)} + max{bi} 越小越好。 http://postimage.org/image/xfpn6lbe3/ 首先把 [ai,bi] 畫在數線上,按照 ai 由小到大排序 http://postimage.org/image/t4icz76cx/ 如果已經排序好, 就可以 ai 由小到大掃描一次所有區間,O(K) 算出答案。 我們要找的答案,是最短的紅線。 (這個好難解釋,總之各位應該看得懂吧...一開始假設通通都選ai這樣...) http://postimage.org/image/5c91no4c1/ 可以發現這些區間可以分成一堆一堆的盤子, 就好像疊盤子一樣,每一堆最下面的是大盤子,上面有一些小盤子。 所有的小盤子的邊緣,都不會超過最下面的大盤子。 如果還沒有排序好, 這個問題比找出所有的 dominating intervals 還要難一點。 dominating intevals 就是每一堆盤子裡面,最下面的大盤子。 define [ai,bi] dominates [aj,bj] iff ai<=aj and bi>=bj dominatring intervals 又可以等價變成二維平面上的 dominating points。 (CLRS 叫做 maximal layer) 只要把區間 [ai,bi] 改成二維座標 (-ai, bi) 即可。 也就是說這個問題至少比 maximal layer 來的複雜。 至於 maximal layer 的嚴格下限是 omega(NlogM), 其中 N 是給定的座標數量,M 是 maximal layer 的數量,證明在這篇: Lower bounds for maximal and convex layers problems Algorithmica, June 1989, Volume 4, Issue 1-4, pp 447-459 不是很懂那個 algebraic dicision tree model 是指什麼意思, 不過我的理解是:除非用 counting sort 之類的技巧,不然這題應該很難做到 O(K) 吧! 報告完畢 --------------------------------------- 補充一下原題的 worst case lower bound。 stimim 的方法是: 在 K 個 inverted list 當中,找到長度最短的那個 inverted list, 然後窮舉長度最短的 inverted list 當中的每一個 occurrence, 針對每個 occurrence,從其他 inverted list 找到 [ai,bi], 進而得到一個小一點的問題。 運氣不好時,最短的 inverted list 長度是 omega(N/K)。 【這裡的 N 是指全部的、也就是那K個 inverted list 的總長度。】 所以窮舉的次數就是 omega(N/K)。 運氣不好時,每個小問題之間的 [ai,bi] 通通都不一樣。 所以每個小問題之間沒有關聯,可以分開計算。 解決一個小問題的下限,如前文所述,就是 omega(KlogK)。 所以原本問題的下限就是 omega(N/K * KlogK) = omega(NlogK)。 所以這一題不會有 O(N) 的方法。 --



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