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【24h】

A Streaming Model for Monotone Lattice Submodular Maximization with a Cardinality Constraint

机译:具有基数约束的单调晶格子模块化最大化的流模型

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摘要

In this paper, we consider a streaming model of maximizing monotone lattice submodular function with a cardinality constraint on the integer lattice. As (lattice) submodularity does not imply the diminishing return property on the integer lattice, we introduce the Sieve-Streaming algorithm combining with a modified binary search subroutine to solve the problem. We also show it is with an approximation ratio 1/2 -∈, a memory complexity O(∈~(-1)k log k), and a query complexity O(∈~(-2) log~2 k) per element.
机译:在本文中,我们考虑将单调晶格子模块函数最大化的流模型,在整数晶格上具有基数约束。 由于(晶格)子骨折并不意味着整数晶格上的递回属性递减,我们介绍了与修改的二进制搜索子程序相结合的筛分流算法以解决问题。 我们还显示它具有近似比率1/2-,内存复杂度O(∈〜(-1)k log k),每个元素的查询复杂性O(∈〜(-2)log〜2 k) 。

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