Discrete Mathematics & Theoretical Computer Science· 2026Q2
Kesinlikle Çıktı Duyarlı Renk Frekansı Raporlama Üzerine
On strictly output sensitive color frequency reporting
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
R$^2$ için yeni bir veri yapısı, sorgu bölgelerindeki renk frekanslarını, $k$ renk sayısı ve uzay-zaman dengesini kontrol eden bir parametre olan $s$ ile $O(\log n + k\log_s n)$ zamanında raporlamayı sağlar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- R$^2$ için bir veri yapısı, $O(ns\log_s n)$ boyutunda $O(\log n + k\log_s n)$ zamanda renk frekansı raporlamayı destekler.
- $O(m)$ alan ile $Ω(ϕ rac{\log (n / ϕ)}{\log (m / n)})$'den daha iyi sorgu süreleri elde etmenin mümkün olmadığını gösteren aritmetik modelde bir alt sınır.
- Veri yapısının alan karmaşıklığı, bir dönüşüm kullanılarak $O(n(s ϕ)^ε \log_s n)$'ye düşürülebilir.
- $O(n^{1+\varepsilon} + m \log n + K)$ zamanlı bir algoritma, toplam çıktı $K$ ile R$^2$'de $m$ baskın sorguyu doğrusal çalışma alanı kullanarak yanıtlar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Given a set of $n$ colored points $P \subset \mathbb{R}^d$ we wish to store $P$ such that, given some query region $Q$, we can efficiently report the colors of the points appearing in the query region, along with their frequencies. This is the \emph{color frequency reporting} problem. We study the case where query regions $Q$ are axis-aligned boxes or dominance ranges. If $Q$ contains $k$ colors, the main goal is to achieve ``strictly output sensitive'' query time $O(f(n) + k)$. Firstly, we show that, for every $s \in \{ 2, \dots, n \}$, there exists a simple $O(ns\log_s n)$ size data structure for points in $\mathbb{R}^2$ that allows frequency reporting queries in $O(\log n + k\log_s n)$ time. Secondly, we give a lower bound for the weighted version of the problem in the arithmetic model of computation, proving that with $O(m)$ space one can not achieve query times better than $Ω\left(ϕ\frac{\log (n / ϕ)}{\log (m / n)}\right)$, where $ϕ$ is the number of possible colors. This means that our data structure is near-optimal. We extend these results to higher dimensions as well. Thirdly, we present a transformation that allows us to reduce the space usage of the aforementioned data structure to $O(n(s ϕ)^\varepsilon \log_s n)$. Finally, we give an $O(n^{1+\varepsilon} + m \log n + K)$-time algorithm that can answer $m$ dominance queries in $\mathbb{R}^2$ with total output complexity $K$, while using only linear working space. new version for submission to DMTCS journal
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Discrete Mathematics & Theoretical Computer Science, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilgisayar Grafikleri ve Bilgisayar Destekli Tasarım
Computer Graphics and Computer-Aided DesignComputer Science