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FASTER SPACE-EFFICIENT ALGORITHMS FOR SUBSET SUM, k-SUM, AND RELATED PROBLEMS

机译:更快的空间高效算法,用于子集合,k和相关问题

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摘要

We present randomized algorithms that solve subset sum and knapsack instances with n items in O*((20.86n)) time, where the O* (.) notation suppresses factors polynomial in the input size, and polynomial space, assuming random read-only access to exponentially many random bits. These results can be extended to solve binary integer programming on n variables with few constraints in a similar running time. We also show that for any constant k = 2, random instances of k-sum can be solved using O(n(k-0.5) polylog(n)) time and O(log n) space, without the assumption of random access to random bits. Underlying these results is an algorithm that determines whether two given lists of length n with integers bounded by a polynomial in n share a common value. Assuming random read-only access to random bits, we show that this problem can be solved using O(log n) space significantly faster than the trivial O(n(2)) time algorithm if no value occurs too often in the same list.
机译:我们提出了在O *(20.86n))时间内使用n项解决的随机算法,其中o *(。)符号抑制了输入大小的多项式和多项式空间的因素,假设随机只读 访问指数最多的随机位。 可以扩展这些结果以解决在类似运行时间内的限制少数变量的二进制整数编程。 我们还表明,对于任何常数k& = 2,可以使用O(n(k-0.5)polylog(n))时间和o(log n)空间来解决k-sum的随机实例,而不是随机的假设 访问随机位。 这些结果的基础是一种算法,该算法确定是否在N中的多项式界定的整数中的两个给定的长度n列表共享公共值。 假设随机只读访问随机位,我们表明,如果在同一列表中不太出现任何值,则可以使用O(log n)空间显着更快地解决此问题。

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