We present a new algorithm that achieves a $\frac{7}{9}$-approximation for the maximin share (MMS) allocation of indivisible goods under additive valuations, improving the current best ratio of $\frac{10}{13}$ (Heidari et al., SODA 2026). Building on a new analytical framework, we further obtain an FPTAS that achieves a $\frac{7}{9}-\varepsilon$ approximation in $\tfrac{1}{\varepsilon} \cdot \mathrm{poly}(n,m)$ time. Compared with prior work (Heidari et al., SODA 2026), our algorithm is substantially simpler.


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本专题讨论会主要讨论离散问题之有效演算法与资料结构。除了这些方法和结构的设计,还包括它们的使用、性能分析以及与它们的发展或局限性相关的数学问题。性能分析可以是分析性的,也可以是实验性的,可以是针对最坏情况或预期情况的性能。研究可以是理论性的,也可以是基于实践中出现的数据集,可以解决绩效分析中涉及的方法学问题。官网链接:https://www.siam.org/conferences/cm/conference/soda20
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