We present a simple $O(n^4)$-time algorithm for computing optimal search trees with two-way comparisons. The only previous solution to this problem, by Anderson et al., has the same running time, but is significantly more complicated and is restricted to the variant where only successful queries are allowed. Our algorithm extends directly to solve the standard full variant of the problem, which also allows unsuccessful queries and for which no polynomial-time algorithm was previously known. The correctness proof of our algorithm relies on a new structural theorem for two-way-comparison search trees.


翻译:我们提出了一个简单的 $O( n ⁇ 4) 时间算法, 用于用双向比较来计算最佳搜索树。 由 Anderson 等人( Anderson et al.) 编写的这一问题唯一的前一个解决办法是相同的运行时间, 但更复杂得多, 仅限于只允许成功查询的变式。 我们的算法直接解决了问题的全部标准变式, 这也允许了不成功的查询, 而以前也没有知道任何多元时间算法。 我们算法的正确性证明依赖于双向比较搜索树的新的结构理论。

0
下载
关闭预览

相关内容

【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
深度学习搜索,Exploring Deep Learning for Search
专知会员服务
58+阅读 · 2020年5月9日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月1日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月18日
Hierarchical Deep Multiagent Reinforcement Learning
Arxiv
8+阅读 · 2018年9月25日
Arxiv
4+阅读 · 2018年5月24日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月29日
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关VIP内容
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
深度学习搜索,Exploring Deep Learning for Search
专知会员服务
58+阅读 · 2020年5月9日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
相关论文
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月1日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月18日
Hierarchical Deep Multiagent Reinforcement Learning
Arxiv
8+阅读 · 2018年9月25日
Arxiv
4+阅读 · 2018年5月24日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月29日
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员