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语言识别问题的流算法。 (英语) Zbl 1294.68100号

摘要:我们研究了流模型中以下问题的复杂性。
的成员资格测试 DLIN公司我们展示了DLIN公司可以通过具有逆多项式单侧误差的随机单程\(O(\logn)\)空间算法和确定性\(p\)-单程\(O(n/p)\)空间算法来识别。我们证明了这些算法是最优的。
的成员资格测试\(\mathsf{LL}(k)\)。对于由\(\mathsf{LL}(k)\)语法生成的语言,在最左边的推导中的任何阶段,非终端数的界为\(r\),我们证明了成员资格可以通过具有逆多项式(in\(n\))单侧误差的随机一次\(O(r\log n)\)空间算法来测试。
的成员资格测试 DCFL公司。我们表明,对于DLIN公司和\(\mathsf{LL}(k)\)(它们是DCFL公司)不能全部存在DCFL公司:中有一种语言虚拟专用实验室(的一个子类DCFL公司)对于这种情况,任何误差范围为(epsilon<1/2)的随机(p)通过算法都必须使用(Omega(n/p))空间。
学位顺序问题。我们研究了在给定序列(d_1,d_2,dots,d_n)和图(G)的情况下,判定(G)度序列是否精确为。我们给出了一个具有逆多项式单边错误概率的随机单程(O(logn))空间算法。我们证明了我们的算法是最优的。
我们的随机算法基于F.马格尼兹等[摘自:第42届ACM计算理论年会论文集,STOC’10。美国马萨诸塞州剑桥市,2010年。纽约州纽约市:ACM。261–270 (2010;Zbl 1293.68149号)];我们的下界是通过考虑相关的通信复杂性问题得到的。

MSC公司:

65年第68季度 形式语言和自动机
68瓦20 随机算法
65年第68季度 算法和问题复杂性分析
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

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