The Fr\'echet distance is a commonly used similarity measure between curves. It is known how to compute the continuous Fr\'echet distance between two polylines with $m$ and $n$ vertices in $\mathbb{R}^d$ in $O(mn (\log \log n)^2)$ time; doing so in strongly subquadratic time is a longstanding open problem. Recent conditional lower bounds suggest that it is unlikely that a strongly subquadratic algorithm exists. Moreover, it is unlikely that we can approximate the Fr\'echet distance to within a factor $3$ in strongly subquadratic time, even if $d=1$. The best current results establish a tradeoff between approximation quality and running time. Specifically, Colombe and Fox (SoCG, 2021) give an $O(\alpha)$-approximate algorithm that runs in $O((n^3 / \alpha^2) \log n)$ time for any $\alpha \in [\sqrt{n}, n]$, assuming $m = n$. In this paper, we improve this result with an $O(\alpha)$-approximate algorithm that runs in $O((n + mn / \alpha) \log^3 n)$ time for any $\alpha \in [1, n]$, assuming $m \leq n$ and constant dimension $d$.


翻译:Fr\\ echet 距离是一个常用的曲线之间相似度测量标准。 已知如何计算两个多线之间连续的Fr\ echet距离, 美元和美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元,

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