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On the List Update Problem with Advice

机译:在列表中的提出更新问题

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摘要

We study the online list update problem under the advice model of computation. Under this model, an online algorithm receives partial information about the unknown parts of the input in the form of some bits of advice generated by a benevolent offline oracle. We show that advice of linear size is required and sufficient for a deterministic algorithm to achieve an optimal solution or even a competitive ratio better than 15/14. On the other hand, we show that surprisingly two bits of advice is sufficient to break the lower bound of 2 on the competitive ratio of deterministic online algorithms and achieve a deterministic algorithm with a competitive ratio of 1.6. In this upper-bound argument, the bits of advice determine the algorithm with smaller cost among three classical online algorithms.
机译:我们在计算的建议模型下研究在线列表更新问题。 在该模型下,在线算法以彼为offline Oracle生成的一些建议的形式接收关于输入的未知部分的部分信息。 我们表明需要线性大小的建议,并且对于确定性算法来实现最佳解决方案或甚至优于15/14的竞争比率。 另一方面,我们表明,令人惊讶的是,令人惊讶的两位建议足以打破确定竞争比例的2的下限,并实现了竞争比率为1.6的确定性算法。 在这个上限论证中,建议的比特确定了三种经典在线算法中具有较小成本的算法。

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