基于分区细化的算法比对数线性时间运行更快的问题


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分区优化是一种从有限的对象集开始并逐步拆分对象集的技术。使用分区细化可以非常有效地解决某些问题(例如DFA最小化)。除了Wikipedia页面上列出的问题之外,我不知道通常可以使用分区优化来解决任何其他问题。在所有这些问题中,维基百科页面提到了两个基于线性分区优化的算法。有按字典顺序排序的拓扑排序[1]和按字典广度优先搜索的算法[2]。

是否还有其他示例或对可以使用分区细化有效解决的问题的引用,这在时间上比对数线性好?


[1] Sethi,Ravi,“在两个处理器上调度图形”,SIAM计算杂志5(1):73-82,1976年。

[2] Rose,DJ,Tarjan,RE,Lueker,GS,“图上顶点消除的算法方面”,SIAM计算杂志5(2):266-283,1976。

Answers:


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一些线性时间模块化分解算法中使用(一些类型的)分区的改进中,参见例如这些算法用于引导无向图


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您能否详细说明在这些情况下如何使用分区细化?否则,看起来很有趣!
Juho
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