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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Note on Metric 1-median Selection

verfasst von : Ching-Lueh Chang

Erschienen in: New Trends in Computer Technologies and Applications

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Metric 1-median asks for \({\mathrm {argmin}}_{p=1}^n\, \sum _{q=1}^n\,d(p,q)\), breaking ties arbitrarily, given a metric space \((\{1,2,\ldots ,n\},d)\). Let A be any deterministic algorithm for metric 1-median making each point in \(\{1,2,\ldots ,n\}\) involve in only O(1) queries to d. We show A to not be \(o(\log n)\)-approximate.

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Literatur
2.
Zurück zum Zitat Chang, C.-L.: Metric \(1\)-median selection: query complexity vs. approximation ratio. ACM Trans. Comput. Theory 9(4), Article 20 (2018) Chang, C.-L.: Metric \(1\)-median selection: query complexity vs. approximation ratio. ACM Trans. Comput. Theory 9(4), Article 20 (2018)
4.
Zurück zum Zitat Indyk, P.: High-dimensional computational geometry. Ph.D. thesis, Stanford University (2000) Indyk, P.: High-dimensional computational geometry. Ph.D. thesis, Stanford University (2000)
Metadaten
Titel
A Note on Metric 1-median Selection
verfasst von
Ching-Lueh Chang
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-13-9190-3_49

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