我有一个有向图(N, A)，其中每个节点n[i]的值为v[i]，阈值为t[i]。对于每个箭头(n[i], n[j])，不变v[i] <= v[j]成立。我需要有效地实施以下操作：
increaseThreshold(i, x)：设置t[i] = max(t[i], x)。这是微不足道的，只是为了完整性。increaseValue(i, x)：设置v[i] = max(v[i], x)并根据需要增加其他值，以便保持上述不变量。evaluate(i)：如果v[i] < t[i] 最直接的实现将存储v[i]，t[i]以及每个节点的传出箭头。在increaseValue(i, x)上，它会沿着所有传出箭头传播值（使用一组＆＃34; open＆＃34;节点，就像许多其他图算法一样）。每个节点都存储v[i]，evaluate(i)是微不足道的。
由于increaseValue比其他操作更频繁，这种急切的方法似乎是浪费。所以我想知道，如果根据需要重新计算v[i]的某些延迟传播可能会更有效。为此，我w[i]保留x作为increaseValue(i, x)的所有v[j]的最大值，并在evaluate(j)需要时动态计算w[i]。n[i]它可以计算为n[j]在v[j] >= t[j]的所有节点v[j]上的最大值increaseValue。实际上，一旦我知道evaluate，
确切的值var Hapi = require('hapi');
var server = new Hapi.Server(80);
var httpsServer = new Hapi.Server(443, { tls: { // your certificates here} });
并不重要，我可以停止计算。
不幸的是，这种懒惰的算法效率很低，所以即使server.register({
register: require('hapi-gate'),
options: {https: true} // will force https on all requests
});
的频率比node更频繁，它也不会有效。
我想，有些＆＃34;部分懒惰＆＃34;算法可能会更好，但这只是我的直觉而我无法取得任何进展。
这是一个众所周知的问题吗？还有其他想法吗？
答案 0 :(得分：3)
在需要评估之前，如何阻止增量的传播？ increaseValue只会更新值，将节点标记为脏并将其添加到一组脏节点。
当您需要评估时，传播所有已更改节点的增量，从最大的新值开始。这应该为同一节点和路径上的潜在节点保存传播的多个增量（可能会在旅途中得到验证）？
答案 1 :(得分：0)
我对“部分懒惰”算法有一个简单的想法（没有解决方案，只是一个想法）。
让我们从告诉算法的问题中调用“最直接的实现”，因为每个节点告诉其后继者要做什么。让我们将“懒惰算法”重命名为询问算法，因为每个节点都询问其前任是否有事可做。
箭头可以划分为告诉和询问。所有告知箭头在increase之后处理，而请求箭头等到evaluate。我猜，这个分区不能是任意的：对于任何两个箭头(n[i], n[j])和(n[j], n[k])，我无法想象当前者询问后者如何处理而后者正在告诉时，所以这种情况必须被禁止。
当有许多节点只有传入的箭头很少得到evaluate时，这可能会有很大的帮助，这似乎就是这种情况。
它可能与其他答案中的想法相结合。