Spanning Trees in Multipartite Geometric Graphs
Notice bibliographique
Résumé
Let $R$ and $B$ be two disjoint sets of points in the plane where the points of $R$ are colored red and the points of $B$ are colored blue, and let $n=|R\cup B|$. A bichromatic spanning tree is a spanning tree in the complete bipartite geometric graph with bipartition $(R,B)$. The minimum (respectively maximum) bichromatic spanning tree problem is the problem of computing a bichromatic spanning tree of minimum (respectively maximum) total edge length. 1. We present a simple algorithm that solves the minimum bichromatic spanning tree problem in $O(n\log^3 n)$ time. This algorithm can easily be extended to solve the maximum bichromatic spanning tree problem within the same time bound. It also can easily be generalized to multicolored point sets. 2. We present $Θ(n\log n)$-time algorithms that solve the minimum and the maximum bichromatic spanning tree problems. 3. We extend the bichromatic spanning tree algorithms and solve the multicolored version of these problems in $O(n\log n\log k)$ time, where $k$ is the number of different colors (or the size of the multipartition in a complete multipartite geometric graph).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».