A Polylogarithmic Competitive Algorithm for Stochastic Online Sorting and TSP
该研究针对随机版本的在线排序与在线TSP问题，通过将请求序列分解为多层球入箱实例，提出了竞争比为O(log²n)的在线算法，较此前结果实现指数级提升。
2025-10-01 cs.DS
Deterministic Sparse Suffix Sorting in the Restore Model
给定一个长度为$n$的文本$T$，在$T$的空间为n的前提下，提出了一个确定性的在线算法，利用空间的$O(m)$字计算$T$在$O(c \sqrt{\lg n} + m \lg m \lg n \lg^* n)$时间上的稀疏后缀数组和稀疏最长公共前缀数组，其中$m \le n$是待排序的后缀个数（在线和任意提供），$c$是必须比较以区分指定后缀的具有$m \le c \le n$的字符数。
2018-02-28 cs.DS
Optimal High Probability Bounds for Random Order Online Sorting
Seoul National University（首尔大学）
该研究针对随机顺序在线排序问题，证明最优最坏情况竞争比为Θ(log n)，提出的在线算法可实现O(log n)高概率竞争比，且不存在能改进该对数依赖的随机在线算法。
2026-10-14 cs.DS
Searching Lattice Data Structures of Varying Degrees of Sortedness
格型数据结构是一种空间有效且适合高速缓存的数据结构。基本的搜索、插入和删除操作的时间复杂度为$O(\sqrt{N})$。我们给出了一个时间复杂度为$O(J(L)\log(N))$的跳跃搜索算法，其中$J(L)$是格的跳跃因子.当格的排序度接近$\sqrt{N}$时，$J(L)$接近$4$。给出了一个时间复杂度为$O(\sqrt{N})$的排序过程，在系统空闲时，该排序过程可以用来增加格的排序度。
2016-05-13 cs.DS
Online Sorting with Our Eyes Wide Shut
National Technical University of Athens（雅典国立技术大学）；Archimedes RU, Athena RC（阿尔基米德研究单元，阿瑞斯研究中心）
研究随机顺序在线排序，它介于对抗和随机设置之间。通过在秩空间解决问题，得到高概率下O(log²n)竞争算法，还研究多维推广随机顺序在线旅行商问题，得到高概率下O(log³n)竞争算法。
2026-07-21 cs.DS
Online sorting and online TSP: randomized, stochastic, and high-dimensional
本文从随机化、随机输入和高维三个方向扩展了在线排序问题的研究，证明了实数在线排序的竞争比下界，给出了随机输入下改进的竞争比算法，并推广至高维情形与在线TSP变体。
2024-06-27 cs.CG cs.DS
Searching, Sorting, and Cake Cutting in Rounds
本研究将轮次中的比例蛋糕分割归约为带排名查询的排序，并分析无序与有序搜索的查询复杂度，给出随机与确定性算法的精确期望界。
2023-11-19 cs.DS cs.GT
Nearly Tight Bounds for the Online Sorting Problem
针对在线排序问题的指数级上下界差距，本文给出近紧界结果：在不同空间规模下实现O(log²n/ε)等竞争比，弥合差距并实现空间与竞争比的近最优权衡，还扩展至范围未知场景。
2025-08-19 cs.DS
Idempotent permutations
与特征函数一起，幂等置换唯一地确定幂等映射，以及它们的线性有序排列。此外，它们之间的就地线性时间变换是可能的。因此，它们对于简洁的数据结构、信息存储、排序和搜索可能是重要的。在这项研究中，他们的组合解释，并检查他们的应用排序。给定一个在[1，n]中有n个整数键的数组，如果允许修改[-n，n]范围内的键，幂等置换使得只使用4log（n）位就可以在O（n）时间内获得键的线性有序排列，设置了排序的时间和空间复杂度的理论下限。如果不允许修改范围[1，n]之外的键，则需要n+4log（n）位，其中n位用于标记某些键。
2013-07-15 cs.DS
Online Sorting and Translational Packing of Convex Polygons
本文研究凸多边形在线平移装填，通过 OnlineSorting$[γ,n]$ 的竞争下界证明条带、箱和周长等装填不存在竞争算法，并给出在线排序与条带装填的非平凡算法。
2024-04-08 cs.CG cs.DS
Competitively Pricing Parking in a Tree
出于需求响应停车定价系统，我们考虑张贴价格算法的在线度量匹配问题和在线度量搜索问题的树度量。我们的主要结果是一个多对数竞争性公布价格算法在线测量搜索。
2020-10-02 cs.DS
SOPanG 2: online searching over a pan-genome without false positives
动机：泛基因组可以存储为弹性退化（ED）字符串，最近引入的多个重叠序列的紧凑表示。然而，在ED字符串上的搜索并不指示哪些个体（如果有的话）匹配整个查询。结果如下：我们增加了ED字符串的来源（个人的索引），并提出了一个扩展的SOPanG（平移或泛基因组）工具，只报告真正的阳性匹配，忽略那些没有发生在任何单倍型。用于检查匹配的额外阶段在实践中产生小于3.5%的相对速度的损失，这意味着SOPanG 2能够报告泛基因组中的模式匹配，将它们映射到个体上，在实际数据上的单线程吞吐量超过430 MB/s。可用性和实施：SOPanG 2可在此处下载：github.com/MrAlexSee/sopang
2020-04-15 cs.DS
Optimal In-Place Suffix Sorting
后缀数组是许多涉及字符串搜索和数据压缩的应用程序的基本数据结构。在过去的20年里，设计时间/空间有效的后缀阵列构造算法引起了人们的极大关注，并取得了相当大的进展。我们得到的\emph{first}在位后缀数组的建设算法，是最佳的时间和空间（只读）整数字母表。具体而言，本文做出了以下贡献：1.对于整数字母表，我们得到了第一个后缀排序算法，它需要线性时间，只使用$O(1)$工作空间（工作空间是输入字符串和输出后缀数组之外所需的总空间）。输入字符串可以在算法执行期间被修改，但是应该在算法终止时被恢复。2.我们通过为只读整数字母表提供第一个就地线性时间算法来加强第一个结果，该算法具有$|Σ|=O(n)$（即，不能修改输入字符串）。该算法解决了Franceschini和Muthukrishnan在ICALP 2007中提出的公开问题。开放性问题要求在$o(n\log n)$时间内设计就地算法，并最终在$O(n)$时间内使用$|Σ| \leq n$设计（只读）整数字母表。我们的结果实际上稍微强一些，因为我们允许$|Σ|=O(n)$。3.此外，对于只读通用字母表（即，只允许比较），我们提出了一个最优的原地$O(n\log n)$时间后缀排序算法，恢复了Manzini和Ferragina在ESA 2002中提出的一个公开问题Franceschini和Muthukrishnan的结果.
2018-11-09 cs.DS
Online Searching with Turn Cost
我们考虑的问题，在一个未知的距离OPT的原始位置的线上搜索的对象，在存在的成本为d的每一次的方向改变的方向。这是对线性搜索问题的一个推广。我们描述了一种策略，保证找到的对象在成本最多为9*OPT + 2d，它具有最佳的竞争比9相对于OPT加上最小相应的附加项。我们的论点的上限和下限使用一个无限的线性规划，我们解决了一个无限系列的近似有限线性规划的实验解决方案，估计的限制，并解决由此产生的递归。我们认为这种技术本身就很有趣，应该有助于解决其他搜索问题。特别是，我们考虑的明星搜索或奶牛路径问题的转向成本，隐藏的对象被放置在一个m射线从原来的位置发出的射线。对于这个问题，我们给出了（1+（2（m^m）/（（m-1）^（m-1）OPT + m（（m/（m-1））^（m-1）- 1）d的一个紧界.我们还讨论了相应的系数之间的权衡，并简要地考虑随机化的战略。
2005-03-04 cs.DS
Space/time-efficient RDF stores based on circular suffix sorting
本文提出 RDFCSA，将 RDF 三元组视为循环字符串并借助压缩后缀数组进行自索引，以低空间开销高效支持三元组模式与 SPARQL 连接查询。
2022-04-13 cs.DS
Online Searching with an Autonomous Robot
我们讨论了基于可靠性的搜索隐藏在角落后面的对象的在线策略，使用Kurt3D，一个真正的自主移动机器人。这一任务与一些研究得很好的问题密切相关。我们的机器人使用三维激光扫描仪在一个停止，扫描，计划，去建立一个虚拟的三维环境的时尚。除了规划轨迹和避开障碍物外，Kurt3D还能够识别椅子等物体。我们推导出一个实际上有用的和渐近最优的策略，保证了竞争比为2，这显着不同的研究方案，而不需要停止调查的环境。我们的策略被Kurt3D使用，在一个单独的视频中记录。
2004-04-16 cs.DS cs.RO
Efficient Online String Matching Based on Characters Distance Text Sampling
在文本中搜索模式的所有出现是计算机科学中的一个基本问题，在许多其他领域，如自然语言处理，信息检索和计算生物学的应用。采样字符串匹配是最近推出的一种有效的方法，一方面，为了克服令人望而却步的空间要求的索引建设，并大大减少搜索时间的在线解决方案，另一方面。在本文中，我们提出了一种新的算法的采样字符串匹配问题的基础上，字符距离采样方法。其主要思想是在验证原始文本之前，对给定主元字符的连续出现之间的距离进行采样，然后在线搜索采样数据以查找采样模式的任何出现。从理论上证明了在适当的条件下，该方案可以同时获得线性最坏时间复杂度和最优平均时间复杂度.从实践的角度来看，我们的解决方案在实践中表现出次线性行为，并将在线搜索速度提高了9倍，使用有限的额外空间，其数量从文本大小的11%到2.8%，与以前的解决方案相比，增益高达50%。
2019-08-16 cs.DS
The Sorting Buffer Problem is NP-hard
我们考虑离线排序缓冲区问题。输入是一系列不同类型的项。所有项目必须由服务器逐个处理。服务器配备了一个容量有限的随机访问缓冲区，可用于重新排列项目。问题是设计一个调度策略，决定从缓冲区中的项目发送到服务器的顺序。每一个类型的变化会产生单位成本，因此，成本最小化的目标是最小化服务于整个序列的类型变化的总数。这个问题是由制造过程和计算机科学中的各种应用所激发的，并且在过去几年中引起了极大的关注。主要的焦点是在线竞争算法。令人惊讶的是，人们对基本的离线问题知之甚少。在本文中，我们证明了具有均匀成本的排序缓冲区问题是NP-困难的，从而关闭了离线问题的最基本的问题之一。在积极的一面，我们给出了一个O（1）-近似算法时，调度程序的缓冲区仅略大于原来的两倍大小。我们还给出了一个动态规划算法的特殊情况下的缓冲区大小为2，解决了问题的线性时间，改进的标准DP，在立方时间运行。
2010-09-22 cs.DS
An O(n^{2.75}) algorithm for online topological ordering
我们提出了一个简单的算法，它保持了一个在线的边插入序列下的n个节点的有向无环图的拓扑顺序在O（n^{2.75}）的时间，独立于插入的边的数量m。对于密集DAG，这是Katriel和Bodlaender之前的O（min（m^{3/2} log（n），m^{3/2} + n^2 log（n））最佳结果的改进。我们还提供了一个经验比较我们的算法与其他算法的在线拓扑排序。我们的实现在某些硬实例上优于它们，同时在导致完整DAG的随机边缘插入序列上仍然具有竞争力。
2006-04-20 cs.DS
Online Geometric Packing through Online TSP Scheduling
研究凸多边形在线平移包装问题，当前最佳算法竞争比为\(O(n^{0.59})\)。引入在线旅行商问题调度，给出\(O(\log^2 n)\)竞争算法，由此得到凸多边形在线平移条带包装等问题的同竞争比算法，揭示包装与在线排序联系在算法设计上的应用。
2026-07-27 cs.CG cs.DS
Quantum Algorithms for the Most Frequently String Search, Intersection of Two String Sequences and Sorting of Strings Problems
我们研究的算法解决三个问题的字符串。第一个是最常见的字符串搜索问题。问题如下。假设我们有一个长度为$k$的$n$字符串序列。问题是找到在序列中出现最频繁的字符串。我们提出了一个量子算法，具有查询复杂度$\tilde{O}(n \sqrt{k})$。与需要$Ω(nk)$查询的确定性算法相比，该算法显示出速度的提高。第二个是搜索两个字符串序列的交集。所有字符串都具有相同的长度$k$。第一集合的大小是$n$，第二集合的大小是$m$。我们提出了一个量子算法，具有查询复杂度$\tilde{O}((n+m) \sqrt{k})$。与需要$Ω((n+m)k)$查询的确定性算法相比，该算法具有更高的速度。第三个问题是长度为$k$的$n$字符串的排序。一方面，众所周知，量子算法无法比经典算法更快地对对象进行渐进排序。另一方面，我们专注于对不是任意对象的字符串进行排序。我们提出了一个量子算法，具有查询复杂度$O(n (\log n)^2 \sqrt{k})$。与需要$Ω((n+d)k)$查询的确定性算法（基数排序）相比，该算法显示出速度的提高，其中$d$是字母表的大小。
2020-01-07 cs.DS quant-ph
Synergistic Sorting, MultiSelection and Deferred Data Structures on MultiSets
Karp等人（1988）将用于多集的延迟数据结构描述为“惰性”数据结构，其部分地对数据进行排序以支持在线排名和选择查询，在最坏情况下，在大小为$n$且查询数量$q$固定（即，查询大小）。Barbay等人（2016）改进了这种方法，以利用查询命中的位置之间的间隙（即，查询中的结构）。我们开发新技术，以进一步完善这种方法，并利用所有的结构（即，元素的多重性），局部顺序（即，运行的数量和大小）和全局顺序（即，现有枢轴的数量和位置）;以及查询序列中的结构和顺序。我们的主要结果是一个协同递延数据结构，它表现得更好的大型类的实例，同时执行总是渐近好以前的解决方案。作为中间结果，我们描述了两个新的协同排序算法，它们利用了结构和顺序（局部和全局）的输入，改进以前的结果，只利用结构（Munro和Spira，1979年）或地方秩序（Takaoka 1997）输入;提出了一种新的多选择算法，该算法不仅利用了输入的顺序和结构，而且利用了查询的结构。我们描述了两个压缩的数据结构来表示一个多重集，利用本地顺序和结构，同时支持操作符的排名和选择的多重集。
2016-09-30 cs.DS
Regular Languages meet Prefix Sorting
通过前缀（或后缀）排序索引字符串可以说是过去几十年中开发的最成功的算法技术之一。索引可以扩展到语言吗？本文的主要贡献是对状态可前缀排序的自动机所接受的正则语言的子类进行了研究。从最近的Wheeler图的概念出发[Gagie等人，TCS 2017]-自然地将前缀排序的概念扩展到标记图-我们研究了Wheeler语言的属性，即正则语言允许接受Wheeler有限自动机。有趣的是，我们将这个家族描述为具有共字典序的正则语言的自然扩展：当排序时，属于Wheeler语言的字符串被划分为有限数量的共字典区间，每个区间由来自单个Myhill-Nerode等价类的元素形成。此外：（i）我们证明了每一个具有$n$态的Wheeler NFA（WDFA）都有一个等价的Wheeler DFA（WDFA），它至多具有$2n-1-|Σ|$态，并且能在$O(n^3)$时间内计算。这与一般的NFA形成鲜明对比。(ii)我们描述了一个二次算法的前缀排序一个适当的超集的WDFAs，一个$O(n\log n)$时间在线算法排序非循环WDFAs，和一个最佳的线性时间离线算法排序一般WDFAs。通过贡献（i），我们的算法也可以用于索引任何WNFA，其代价是自动机的大小加倍。(iii)我们提供了一个最小化定理，其特征在于最小的WDFA识别相同的语言的任何输入WDFA。相应的构造性算法在非循环情况下在最优线性时间内运行，而在一般情…
2019-07-09 cs.DS
Sorting and Selection in Posets
经典的排序和搜索问题假设被比较对象的基本线性排序。在本文中，我们研究了一个更一般的设置，其中一些对象对是不可比的。这一概括在与体育、大学录取或会议提交的排名相关的应用中是相关的。它在生物学中也有潜在的应用，例如比较不同菌株细菌的进化适应性，或者理解一组代谢反应之间的输入-输出关系，或者一组相互作用的基因或蛋白质之间的因果影响。我们的结果改进和扩展了二十年前Faigle和Turán的结果。偏序集（英语：partially ordered set）的复杂性的度量是它的宽度。我们的算法通过比较两个元素的查询来获得关于偏序集的信息。我们提出了一个算法，排序，即完全识别，宽度w偏序集的大小为n，并具有查询复杂度O（wn + nlog（n）），这是在一个常数因子的信息理论下限。我们还证明了Mergesort的一个变体的查询复杂度为O（wn（log（n/w），总复杂度为O（（w^2）nlog（n/w））。Faigle和Turán证明了排序问题的查询复杂度为O（wn（log（n/w），但没有解决其总复杂度。对于相关的问题，确定偏序集的最小元素，我们给出了有效的确定性和随机算法与O（wn）查询和总复杂度，以及匹配的查询复杂度的下界高达2的一个因素。我们将这些结果推广到确定元素的高度最多为k的k-选择问题。我们还推导出上界的总复杂性的其他一些类似的味道的问题。
2007-07-10 cs.DM cs.DS
Batched Predecessor and Sorting with Size-Priced Information in External Memory
在单位成本比较模型中，一个黑盒接受两个输入项并输出比较结果。排序和搜索等问题已经在这个模型中进行了研究，它已经被推广到包括定价信息的概念，其中不同的项目对（例如数据库记录）具有不同的比较成本。这些比较成本可以是任意的（在这种情况下，没有算法可以接近最优（Charikar et al. STOC 2000）），结构化的（例如，比较成本可能取决于数据库的长度（Gupta et al. FOCS 2001）），或随机的（Angelov et al. LATIN 2008）。出于数据库设置的成本取决于项目的大小，我们考虑的问题，排序和批处理前两个非均匀的项目集$A$和$B$作为输入。(1)在RAM设置中，我们考虑两个集合都有$n$键的情况。在$A$中比较两个项目的成本是$a$，在$A$中比较一个项目和$B$中比较一个项目的成本是$b$，在$B$中比较两个项目的成本是$c$。我们给出了$a \le b \le c$情形的上界和下界。请注意，案例$b=1, a=c=\infty$是著名的“螺母和螺栓”问题。(2)在磁盘访问模型（DAM），在磁盘和内部存储器之间传输元素的主要瓶颈，我们考虑的情况下，在$B$中的元素大于元素在$A$。较大的项需要更多的I/O进入内存，消耗更多的内存空间，并且需要完整地进行比较。我们首先给出了输出敏感的下限和上限的批量前的问题，并使用这些推导出的两个模型中的排序的复…
2020-04-27 cs.DC cs.DS
The Beachcombers' Problem: Walking and Searching with Mobile Robots
我们介绍和研究一个新的问题，关于探索的几何域的移动机器人。考虑一条线段$[0,I]$和一组放置在其端点之一的$n$移动机器人$r_1,r_2,..., r_n$。每个机器人具有{ \em搜索速度} $s_i$和{ \em行走速度} $w_i$，其中$s_i <w_i$。我们假设每个机器人都知道集合中的机器人数量及其相应的速度。在每个时刻，机器人$r_i$或者沿着不超过其行走速度$w_i$的段的一部分行走，或者以不超过$s_i$的速度搜索段的一部分。当至少一个$n$机器人已经搜索了段$[0,I]$的每个点时，完成对段的搜索。我们希望为机器人开发{ \em移动时间表}（算法），以尽可能快地完成对路段的搜索。更确切地说，我们想要最大化移动性调度的{ \em速度}（等于段长度与完成调度的时间的比率）。我们首先分析离线的情况下，当机器人知道的长度段，是要搜索。我们给出了一个算法产生的移动性调度任意的步行和搜索速度，并证明其最优性。然后，我们提出了一个在线算法，当机器人不知道在事先的实际长度段搜索。这种算法的速度$S$被定义为$S = \inf_{I_L} S(I_L)$，其中$S(I_L)$表示段$I_L=[0,L]$的搜索速度。我们证明了所提出的在线算法是2-竞争的。当机器人的步行速度相同时，竞争比更好。
2013-04-29 cs.DS
Advice Complexity of the Online Search Problem
在线搜索问题是金融领域的一个基本问题。众多的直接应用包括为商品交易和外汇交易寻找最佳价格。在本文中，我们分析了这个问题的建议复杂性。特别是，我们感兴趣的是确定所需的最小信息量，以达到一定的竞争力。我们设计了一个算法，它可以读取b比特的建议，并实现（M/m）^（1/（2^b+1））的竞争比，其中M和m是输入中的最大和最小价格。我们也给出了一个匹配的下界。此外，我们比较了这个问题的建议和随机化的力量。
2017-01-08 cs.DS
Finding the saddlepoint faster than sorting
本文提出一种基于递归、可行性测试与松弛鞍点概念的算法，将 $n \times n$ 矩阵严格鞍点的查找时间从 $O(n \log n)$ 降至 $O(n \log^* n)$，逼近 $Ω(n)$ 下界，且能在同等时间内计算非严格鞍点。
2023-10-25 cs.DS math.CO
Competitive Online Search Trees on Trees
我们考虑设计自适应的数据结构搜索元素的树结构空间。我们使用基于旋转的在线二叉搜索树模型的自然推广，其中底层的搜索空间是树的顶点集。这个模型是基于一个简单的结构分解图，以前已知的几个名称，包括消除树，顶点排名和管道。当底层树为路径时，该模型与经典的二叉搜索树模型完全等价，在该模型中，我们描述了一种在线的$O(\log \log n)$ -竞争搜索树数据结构，与已知的二叉搜索树的最佳竞争比相匹配。我们的方法的灵感来自探戈树，一个在线二叉搜索树算法，但关键需要几个新的概念，包括一个我们称之为Steiner封闭搜索树，这可能是独立的利益。此外，我们的技术是基于一个新的使用两个层次的分解，首先从搜索空间的一组Steiner封闭树，其次从这些树到路径。
2019-08-02 cs.DS
Transdichotomous Results in Computational Geometry, II: Offline Search
我们重新审视字RAM模型中的计算几何的基本问题，其中输入坐标是适合机器字的整数。我们开发了一种新的算法离线点定位，一个二维模拟排序，其中需要订购点相对于段。这个结果意味着，例如，三维中n个点的凸包可以在（随机）时间n 2 ^O（sqrt{lglg n}）内构造。类似的界限适用于许多其他几何问题，如平面沃罗诺伊图，平面离线最近邻搜索，线段相交，和三角剖分的非简单多边形。在FOCS'06中，我们开发了一种在线点定位的数据结构，它对三维凸包等问题的求解具有O（nlg n/lglg n）的界。我们目前的界限是显着更好的，和一个令人信服的改进经典的O（nlg n）算法。在整数排序领域，主要的挑战是找到处理信息的方法，同时避免在线问题（在这种情况下，前导搜索）。
2010-10-10 cs.CG cs.DS
Towards a General Framework for Searching on a Line and Searching on $m$ Rays
考虑以下经典搜索问题：给定目标点$p\in \Re$，从原点开始，找到具有最小成本的$p$，其中成本被定义为行进的距离。令$D$为$p$到原点的距离。当没有给出$D$的下界时，不存在竞争搜索策略。Demaine，Fekete和Gal（在线搜索与回合成本，Theor。Comput.科学，361（2-3）：342-355，2006）考虑了没有给出$D$的下限，但是固定的\emph{turn cost} $t>0$在每次方向改变时被充电的情况。当总成本表示为$c D+ϕ$时，其中$c$和$ϕ$是正常数，他们表明，如果$c$设置为$9$，则最佳搜索策略的成本为$9D+2t$。虽然他们的策略是最佳的$c=9$，我们证明了他们的框架中的最小成本是$5D+t+2\sqrt{2D(2D+t)} < 9D+2t$。请注意，最低成本需要$D$的知识。然而，给定$D$，最优策略具有较小的$3D+t$成本。因此，这个问题不能最佳地解决，并准确地$D$上没有给出下限。为了解决这个问题，我们引入了一个通用的框架，其中移动距离$x$远离原点的成本是$α_1 x+β_1$和移动距离$y$朝向原点的成本是$α_2 y+β_2$常数$α_1,α_2,β_1,β_2$。给定$D$上的一个下界$λ$，当$α_1,α_2,β_1,β_2 \geq 0$和$α_1+α_2 > 0$ .最后，我们解决的问题，寻找一个目标躺在$…
2014-11-04 cs.DS
Cole's Parametric Search Technique Made Practical
参数搜索在几何算法中有着广泛的应用。Cole的改进提供了一种在运行时间中节省对数因子的方法，而不是使用标准方法。不幸的是，这种改进的代价是使已经复杂的算法变得更加复杂;因此，这种技术主要是理论上的兴趣。在本文中，我们提供了一个算法工程框架，该框架允许以简单和实用的方式概率地实现相同的渐近复杂度（即，适合实际应用）。我们的方法的主要思想是表明，快速排序的一个变体，称为boxsort，可以用来驱动比较，而不是使用排序网络，如复杂的AKS网络，或EREW并行排序算法，如相当复杂的并行归并排序算法。这导致随机优化算法的运行时间与使用Cole方法的运行时间匹配，具有高概率，同时也是实用的。我们将展示如何在实际实现中的一些几何算法，利用参数搜索的结果，并提供实验结果，证明该方法的实用性。
2013-06-13 cs.CG cs.DS
Stochastic Online Euclidean TSP
研究随机在线欧几里得旅行商问题，提出简单确定性算法，\(d\geq2\)时期望竞争比为\(O(1)\)，\(d = 1\)时为\(O(\log n)\)，在时隙多于点的变体中也有良好表现，且实验表明算法渐近隐藏常数因子小。
2026-07-09 cs.DS
Group Theoretical Formulation of Quantum Partial Search Algorithm
在许多重要算法中用作子程序的搜索和排序。量子算法可以比任何经典算法更快地在数据库中找到目标项。人们可以用准确性换取速度，甚至更快地找到包含目标项的数据库的一部分（一个块），这就是部分搜索。一个例子如下：目标项的确切地址由许多位的序列给出，但我们只需要知道其中的一些。更一般地，部分搜索考虑以下问题：数据库被分成几个块。我们希望找到一个包含目标项的块，而不是目标项本身。本文用群论的观点重新构造了量子部分搜索算法。
2006-09-27 cs.DS math.GR quant-ph
