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在更高维度上近似曼哈顿网络的最小值。 (英语) Zbl 1308.68152号

小结:我们研究最小曼哈顿网络问题,定义如下。给定一组称为终端在(mathbb R^d)中,找到一个最小长度的网络,使得每对端子由一组轴平行线段连接,这些线段的总长度等于这对端子的曼哈顿距离(即L_1)。这个问题在2D中是NP难的,并且在3D中没有PTAS(除非\(\mathcal P=\mathcal NP\))。近似算法适用于2D,但不适用于3D。{}对于任意固定维数(d)和任意(epsilon>0),我们给出了一个(O(n ^ epsilon))近似算法。对于3D,我们还给出了终端包含在(k\geq2)平行平面的并中的情况下的(4(k-1)-近似算法。

理学硕士:

68周25 近似算法
68单位05 计算机图形;计算几何(数字和算法方面)
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