Path and Ancestor Queries on Trees with Multidimensional Weight Vectors
Notice bibliographique
Résumé
We consider an ordinal tree $T$ on $n$ nodes, with each node assigned a $d$-dimensional weight vector $\pnt{w} \in \{1,2,\ldots,n\}^d,$ where $d \in \mathbb{N}$ is a constant. We study path queries as generalizations of well-known {\textit{orthogonal range queries}}, with one of the dimensions being tree topology rather than a linear order. Since in our definitions $d$ only represents the number of dimensions of the weight vector without taking the tree topology into account, a path query in a tree with $d$-dimensional weight vectors generalize the corresponding $(d+1)$-dimensional orthogonal range query. We solve {\textit{ancestor dominance reporting}} problem as a direct generalization of dominance reporting problem, %in time $Ø((\lg^{d-1} n)/(\lg\lg n)^{d-2}+k)$ in time $Ø(\lg^{d-1}{n}+k)$ %and space of $Ø(n(\lg n)^{d-1}/(\lg \lg n)^{d-2})$ words, and space of $Ø(n\lg^{d-2}n)$ words, where $k$ is the size of the output, for $d \geq 2.$ We also achieve a tradeoff of $Ø(n\lg^{d-2+\eps}{n})$ words of space, with query time of $Ø((\lg^{d-1} n)/(\lg\lg n)^{d-2}+k),$ for the same problem, when $d \geq 3.$ We solve {\textit{path successor problem}} in $Ø(n\lg^{d-1}{n})$ words of space and time $Ø(\lg^{d-1+\eps}{n})$ for $d \geq 1$ and an arbitrary constant $\eps > 0.$ We propose a solution to {\textit{path counting problem}}, with $Ø(n(\lg{n}/\lg\lg{n})^{d-1})$ words of space and $Ø((\lg{n}/\lg\lg{n})^{d})$ query time, for $d \geq 1.$ Finally, we solve {\textit{path reporting problem}} in $Ø(n\lg^{d-1+\eps}{n})$ words of space and $Ø((\lg^{d-1}{n})/(\lg\lg{n})^{d-2}+k)$ query time, for $d \geq 2.$ These results match or nearly match the best tradeoffs of the respective range queries. We are also the first to solve path successor even for $d = 1$.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».