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作者 hcsoso 在 PTT [ Prob_Solve ] 看板的留言(推文), 共71則
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8F推: 不過的確就算以學習理論的角度而言, binomial跟Fibonacci11/30 12:26
9F→: heaps為了達成deterministic而使證明複雜的代價太大了.11/30 12:27
10F→: 稍微引入一點隨機性就可以教treap了, 更別說它跟quicksort11/30 12:28
11F→: 的緊密關聯...11/30 12:28
1F推: 無向圖嗎? 有 O(n^2) 的算法08/23 01:25
2F→: 對每個點 x, 以及每對 x 的鄰居 (y,z), A[y,z]++08/23 01:28
3F→: 最後檢查有沒有某個 A[u,v] 的值大於 108/23 01:29
4F推: 如果圖的邊數不多的話有更外的算法08/23 01:36
5F推: http://www.tau.ac.il/~nogaa/PDFS/ayz4.pdf O(m^{4/3})08/23 01:38
6F→: *快08/23 01:38
7F推: 抱歉,上面的算法應改進成一發現某格值已為 1 而要加為 208/23 02:10
8F→: 時就要停下08/23 02:10
9F→: 不然最糟時會是 O(n^3)...08/23 02:11
16F推: 哎呀我沒有意識到原 po 需要的是計數不是存在性…上面的08/23 08:51
17F→: 推文是存在與否的算法08/23 08:51
18F推: 另外請問 a,c 或 b,d 可相同嗎?08/23 08:58
20F推: 我指的是連結前面的那個08/23 09:01
1F推: 別鬧了,這不可能是對的. 他的學生前一年宣稱 PH != P 的08/15 11:35
2F→: 論文還掛在 arXiv 上呢...08/15 11:36
5F推: 他的學生那篇已經在上面了, item 112.08/15 11:49
22F推: 我想樓上的 n 指的是矩陣的邊長? 題目中 n 為天數.12/18 14:45
23F→: 不論如何, 這題不難做到線性時間, 一次 BFS 加上證明一些12/18 14:46
24F→: 最佳解的性質就行了.12/18 14:46
25F推: 噢, 漏了一步, 得先做一次 DP 計算不停留的最大利益.12/18 14:59
27F推: 請教 aaaaajack 的算法若碰到負圈怎麼辦? 有負邊的圖中12/19 06:57
28F→: 最短路徑 (simple path) 應是 NP-hard?12/19 06:58
29F→: 啊, 可以先將所有負的位置移除, 最佳路徑不使用他們12/19 06:59
33F推: 不是盤面上的負值, 而是 a 大算法中 終點值減原值可能為負12/19 07:07
34F→: D 大提到的情形不會發生在最佳路徑上12/19 07:09
38F推: a大的算法可能有另外的問題。固定終點後也許有另一條獲12/19 07:57
39F→: 利較少的但較短的路徑,在天數較少時也許才是最佳解。得12/19 07:57
40F→: 計算 k 步內最短路徑才行?12/19 07:57
41F推: 最糟的情形多一個 n^2 項。也許用動態最短路徑資料結構12/19 08:02
42F→: 可以快一點,不過有點噁心…12/19 08:02
44F推: Good point.12/19 08:42
50F推: 請問如何依照天數決定終點呢?假設我們固定一終點,按終12/19 10:27
51F→: 點值調整各位置值為虧損,並將忽略負值位置。若這時最佳12/19 10:27
52F→: 路徑虧損10並花費10步,而有另一路徑前往同一終點虧損1012/19 10:27
53F→: 0但花3步。當天數為三時如果只跑 Dijkstra 該點因最短路12/19 10:27
54F→: 徑花費10步因此不會被選取,除非演算法紀錄對每個點每個12/19 10:27
55F→: 天數的最短虧損路徑,但這就需要 k-Dijkstra 了。不知我12/19 10:27
56F→: 是否誤解了?12/19 10:27
3F推: 不介意純理論方法的話可以做到 O(n log^3 n), 使用07/24 12:16
4F→: multiple-source multiple-sink max flow on planar graph07/24 12:16
5F→: http://cs.brown.edu/~pnk/publications/msms2.pdf07/24 12:16
6F→: 不然的話, 用 electric flow 可以做到 O(n^{10/7})07/24 12:17
7F→: 另外 Gaussian elimination 加上 nested dissection 可以07/24 12:18
8F→: 做到 randomized O(n^w/2) <= O(n^1.19)07/24 12:18
9F→: 這幾種方法全部都很難實作...07/24 12:19
13F推: 使用 msms max flow 本身就需要 bipartite, 把一側全當 s07/25 11:36
14F→: ource 另一側全當 sink;如果你指的是 max flow 在 bipar07/25 11:36
15F→: tite planar 上有無更好的演算法,我想沒有,因為 subdiv07/25 11:36
16F→: ide 所有邊便可將任意圖轉為 bipartite07/25 11:36
17F推: 這題可能的希望是在 unweighted grid 上有更好的演算法,07/25 11:40
18F→: 不過我沒有什麼想法…07/25 11:40
21F推: msms max flow 是我所知最快求 bipartite planar matching07/26 00:23
22F→: 的方法了, 去掉 bipartite 連能不能做到 O(n polylog n)07/26 00:24
23F→: 都是未知07/26 00:24
1F推: Nice summary. 推!03/18 03:32
2F推: cstheory 上已經有人問過了:10/17 23:49
3F→: http://cstheory.stackexchange.com/q/20944/180010/17 23:50
1F推:This theorem is proved by Kobayashi, which is not an11/08 23:56
2F→:easy result. This may be helpful to you:11/08 23:56
3F→:http://arxiv.org/abs/cs/031004611/08 23:56
1F推:就算沒有 weight, 這是所謂的 max. P_3 packing problem,06/09 00:14
2F→:即使在平面圖上都是 NP-complete. 你的圖有特殊性質嗎?06/09 00:15
3F推:用 local search 可以有 1/2-eps 的近似演算法.06/09 00:19
4F→:可參考 "On Local Search for Weighted k -Set Packing",06/09 00:20
5F→:by Esther M. Arkin and Refael Hassin.06/09 00:20
6F推:另外, 可以注意到就算是亂挑也會是個 1/3 近似演算法,06/09 00:26
7F→:因為每一條 path 最多破壞另外三條 paths.06/09 00:27
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