Notice bibliographique
Résumé
Consider a tree T on n nodes, each having a weight drawn from [1‥σ]. In this article, we study the problem of supporting various path queries over the tree T . The path counting query asks for the number of the nodes on a query path whose weights are in a query range, while the path reporting query requires to report these nodes. The path median query asks for the median weight on a path between two given nodes, and the path selection query returns the k -th smallest weight. We design succinct data structures to encode T using n nH ( W T ) + 2 n + o ( n lg σ) bits of space, such that we can support path counting queries in O (lg σ/lg lg n + 1)) time, path reporting queries in O (( occ +1)(lg σ / lg lg n + 1)) time, and path median and path selection queries in O (lg σ / lg lg σ) time, where H ( W T ) is the entropy of the multiset of the weights of the nodes in T and occ is the size of the output. Our results not only greatly improve the best known data structures [Chazelle 1987; Krizanc et al. 2005], but also match the lower bounds for path counting, median, and selection queries [Pătraşcu 2007, 2011; Jørgensen and Larsen 2011] when σ = Ω( n /polylog( n )).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».