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【24h】

Predecessor Queries in Constant Time?

机译:前任查询在不断的时间?

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摘要

In this paper we design a new static data structure for batched predecessor queries. In particular, our data structure supports O((log n)~(1/2)) queries in O(1) time per query and requires O(n~(ε(log n)~(1/2))) space for any ε > 0. This is the first o(N) space and O(1) amortized time data structure for arbitrary N = Ω(n~(ε(log n)~(1/2))) where N is the size of the universe. We also present a data structure that answers O(log log N) predecessor queries in O(1) time per query and requires O(n~(ε log log N)) space for any ε > 0. The method of solution relies on a certain way of searching for predecessors of all elements of the query in parallel. In a general case, our approach leads to a data structure that supports p(n) queries in O(((log n)~(1/2))/p(n)) time per query and requires O(n~(p(n))) space for any p(n) = O((log n)~(1/2)), and a data structure that supports p(N) queries in O(log log N/p(N)) time per query and requires O(n~(p(n))) space for any p(N) = O(log log N).
机译:在本文中,我们设计了一种用于批量前任查询的新静态数据结构。特别是,我们的数据结构支持每个查询的O(1)时间的O((log n)〜(1/2)),并且需要o(n〜(log n)〜(1/2))空间对于任何ε> 0.这是任意n =ω(n〜(log n)〜(1/2))的第一O(n)空间和o(1)摊销时间数据结构,其中n是n宇宙的大小。我们还提出了一种数据结构,该数据结构在每个查询的O(1)时间中解答O(log log n)查询,并且需要任何ε> 0的O(n〜(εlog log n))空间。解决方法依赖于一种并行寻找查询所有元素的前任的某种方式。在一般情况下,我们的方法导致数据结构,该数据结构支持O((((log n)〜(1/2))/ p(n))/ p(n))的p(((log n)〜(n)),并且需要o(n〜( p(n)))任何p(n)= o((log n)〜(1/2))的空间,以及支持o(log log n / p(n)的p(n)查询的数据结构)每个查询的时间,并且需要O(n〜(n)))任何p(n)= o(log log n)。

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