本文提出了一種確定性比較型算法,可在線性時間內對避免固定排列模式的序列進行排序,即使事先不知道該模式。該算法的關鍵在於利用Marcus-Tardos定理進行高效的多路合併。
作為直接推論,我們還得到了一種線性時間算法,可對有界雙寬度的排列進行排序,即使事先不知道其寬度。
該算法由兩個主要組件組成:
一種能夠合併最多n/log n個來自π避免輸入的預排序序列的高效多路合併過程。其分析嚴重依賴於Marcus-Tardos定理。
一種高效的算法,可對大量短序列進行排序。由於這些序列中必然有許多彼此順序同構,我們嘗試將它們分組到等價類中,然後只對每個類中的一個序列進行實際排序。不幸的是,計算等價類本身就與排序一樣困難。相反,我們採取了一種不同的方法,猜測一棵淺決策樹來對π避免排列進行排序,這是由Fredman的結果保證的。
通過首先將輸入切割成長度約為log log log n的序列,然後使用高效的多路合併自底向上地對它們進行排序,我們證明了定理1.1。
此外,我們還證明了定理1.1適用於任意π避免序列,而不僅僅是排列。為實現這一點,我們加強了Cibulka的一個組合結果,證明了π避免的n×n二進制矩陣中最多有c2n+O(1)
π個1元素。
最後,我們指出,由於有界雙寬度排列與避免特定模式的排列之間的緊密聯繫,我們的算法也可用於在線性時間內對有界雙寬度排列進行排序,而無需事先知道其分解。
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by Michal Opler ที่ arxiv.org 09-13-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.07868.pdfสอบถามเพิ่มเติม