Effiziente Algorithmen für faire Max-Min-Diversifizierung in $\mathbb{R}^d$

Wir entwickeln den ersten Algorithmus mit konstanter Approximation, der in quasi-linearer Zeit läuft und nur linearen Speicherplatz benötigt, um das Fair-Div-Problem zu lösen.