The input to the distant representatives problem is a set of $n$ objects in the plane and the goal is to find a representative point from each object while maximizing the distance between the closest pair of points. When the objects are axis-aligned rectangles, we give polynomial time constant-factor approximation algorithms for the $L_1$, $L_2$, and $L_\infty$ distance measures. We also prove lower bounds on the approximation factors that can be achieved in polynomial time (unless P = NP).


翻译:对远方代表问题的投入是在平面上一组美元对象,目标是从每个对象中找到一个代表点,同时尽量扩大最接近的两点之间的距离。当对象为轴对齐矩形时,我们给出了1美元、2美元和距离尺度$L++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
110+阅读 · 2020年3月12日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员