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Enregistrement W2966205006 · doi:10.1145/3595180

Competitive Online Search Trees on Trees

2023· article· en· W2966205006 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Algorithms · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAlgorithms and Data Compression
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionFonds De La Recherche Scientifique - FNRSYork UniversityNational Science Foundation
Mots-clésTernary search treeWeight-balanced treeBinary search treeOptimal binary search treeRange treeSelf-balancing binary search treeK-ary treeMathematicsBinary treeTree (set theory)CombinatoricsGeneralizationVertex (graph theory)Search treePath (computing)Interval treeSet (abstract data type)Search algorithmComputer scienceTree structureAlgorithmGraph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the design of adaptive data structures for searching elements of a tree-structured space. We use a natural generalization of the rotation-based online binary search tree model in which the underlying search space is the set of vertices of a tree. This model is based on a simple structure for decomposing graphs, previously known under several names including elimination trees, vertex rankings, and tubings. The model is equivalent to the classical binary search tree model exactly when the underlying tree is a path. We describe an online O (log log n )-competitive search tree data structure in this model, where n is the number of vertices. This matches the best-known competitive ratio of binary search trees. Our method is inspired by Tango trees, an online binary search tree algorithm, but critically needs several new notions including one that we call Steiner-closed search trees, which may be of independent interest. Moreover, our technique is based on a novel use of two levels of decomposition, first from search space to a set of Steiner-closed trees and, second, from these trees into paths.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle