towards polynomial lower  bounds for dynamic problems

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Towards Polynomial Low er Bounds for Dynamic Problems STOC 2010 Mihai Pătrașcu

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Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems. Mihai P ătrașcu. STOC 2010. Reduction Roadmap. 3SUM. Convolution-3SUM. 3-party NOF communication game. triangle reporting. Multiphase Problem. …. dyn . reachability. subgraph conn. range mode. Complexity inside P. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Towards Polynomial Lower Bounds for Dynamic Problems

STOC 2010

Mihai Pătrașcu

Page 2: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Reduction Roadmap3SUM

Convolution-3SUM

triangle reporting

Multiphase Problem

dyn. reachability subgraph conn. range mode …

3-party NOF communication game

Page 3: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Complexity inside P

MaxFlow:  O(m1.5) time

3SUM:  O(n2) time“S = {n numbers},   ( )∃ x,y,z   ∈ S with x+y+z=0?”

Wouldn’t it be nice…“If 3SUM requires Ω*(n2)  MaxFlow requires Ω*(m1.5)”

Is this optimal?

Page 4: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

3SUM• O(n2)         [Gajentaan, Overmars’95]

• FFT   O(U lg U)  if S   [⊆ U]• smart hashing  roughly O(n2/ lg2n)           [Baran, Demaine, P.’06]

Hardness:• Ω(n2) for low-degree decision tree              [Erickson’95,’99] 

          [Ailon-Chazelle’04]

• no(d) for d-SUM => 2o(n) for k-SAT, ∀k=O(1) [P.-Williams’10]

Page 5: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

3SUM-hardness

•   ∃ 3 collinear points?•  ∃ line separating n segments in two?• minimum area triangle• Do n triangles cover given triangle?• Does this polygon fit into this polygon?• Motion planning: robot, obstacles = segments

Algebraic reductions… E.g.  a   (↦ a,a3) (a,a3) – (b,b3) – (c,c3) collinear  a+b+c=0

“require” Ω*(n2) time

Page 6: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

A “Fancier” Reduction

Theorem: If 3SUM requires Ω*(n2)  reporting m triangles in a graph requires Ω*(m4/3)

Assuming FMM takes O(n2) :• Triangle detection:  O(m4/3)• Reporting m triangles:  O(m1.4) [Pagh]

Recently, more reductions by [Vassilevska, Williams]inc. reporting triangles  triangle detection

Page 7: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Reduction Roadmap

Multiphase Problem

dyn. reachability subgraph conn. range mode …

3SUM

Convolution-3SUM

triangle reporting

3-party NOF communication game

Page 8: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Convolution-3SUM

Convolution: A[1..n], B[1..n]         C[k] = ΣA[i+k]·B[i]A[1] A[2] A[3] A[4] A[5] A[6] A[7] A[8]

B[1] B[2] B[3] B[4] B[5] B[6] B[7] B[8]k=2

C[0] C[1] C[2] C[3] C[4] C[5] C[6] C[7]

Page 9: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Convolution-3SUM

Convolution-3SUM:  ( ) i, k ?  C[k] = A[i+k] + B[i]∃

A[1] A[2] A[3] A[4] A[5] A[6] A[7] A[8]

B[1] B[2] B[3] B[4] B[5] B[6] B[7] B[8]k=2

C[0] C[1] C[2] C[3] C[4] C[5] C[6] C[7]

Page 10: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Convolution-3SUM

Convolution-3SUM:  ( ) i, k ?  C[k] = A[i+k] + B[i]∃

3SUM:  ( ) i, j, k ?    C[i] = A[i] + B[j]∃

Theorem: 3SUM requires Ω*(n2) timeiff Convolution-3SUM  requires Ω*(n2) time

Page 11: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Linear Hashing

Want:  x   h(x) linear  &  few collisions↦

• almost linear (±1)• surprisingly good load balancing

x

random odd #

h(x)

Page 12: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

3SUM  Conv-3SUM

a e b d c

x + y = z

h(x)+h(y) = h(z)

A[h(x)]+B[h(y)]=C[h(z)]

abc

de

h(a)h(e

)h(b)

h(d)h(c)

Page 13: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Reduction Roadmap

Multiphase Problem

dyn. reachability subgraph conn. range mode …

3SUM

Convolution-3SUM

triangle reporting

3-party NOF communication game

Page 14: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Conv-3SUM  Triangle Reporting

Hash A, B, C   range [√n]↦• O(n1.5) false positives   can check all if reported fast

h1 + h2 = h(C[i√n 

+ j]

{ k | h(B[k]) = h2 } shifted by j

{ k | h(A[k]) = h1 }shifted by i√n

(h1, i) (h2, j)

k

Page 15: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Reduction Roadmap3SUM

Convolution-3SUM

triangle reporting

dyn. reachability subgraph conn. range mode …Multiphase Problem

3-party NOF communication game

Page 16: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Dynamic Lower Bounds[Fredman, Saks STOC’89]

tq=Ω(lg n / lg (tulg n))tq

tu

max=Ω(lg n

/lglg n)

n1-o(1)

lg n

lg n/lglg

nlg

n nεlg n/lglg

n

Page 17: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Dynamic Lower Bounds[Fredman, Saks STOC’89]

tq=Ω(lg n / lg (tulg n))

[Alstrup, Husfeldt, Rauhe FOCS’98]tq=Ω(lg n / lg tu)

tq

tu

max=Ω(lg n

/lglg n)

n1-o(1)

lg n

lg n nεlg

n/lglg

n

Page 18: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Dynamic Lower Bounds[Fredman, Saks STOC’89]

tq=Ω(lg n / lg (tulg n))

[Alstrup, Husfeldt, Rauhe FOCS’98]tq=Ω(lg n / lg tu)

[P., Demaine STOC’04]tq=Ω(lg n / lg (tu/lg n))

tq

tu

max=Ω(lg n

)

n1-o(1)

lg n

lg n/lglg

nlg

n nεlg n/lglg

n

Page 19: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Dynamic Lower Bounds[Fredman, Saks STOC’89]

tq=Ω(lg n / lg (tulg n))

[Alstrup, Husfeldt, Rauhe FOCS’98]tq=Ω(lg n / lg tu)

[P., Demaine STOC’04]tq=Ω(lg n / lg (tu/lg n))

[P., Tarnita ICALP’05]tu=Ω(lg n / lg (tq/lg n))

tq

tu

n1-o(1)

lg n

lg n/lglg

nlg

n nεlg n/lglg

ntu

max=Ω(lg n

)

Page 20: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Dynamic Lower Bounds[Fredman, Saks STOC’89]

tq=Ω(lg n / lg (tulg n))

[Alstrup, Husfeldt, Rauhe FOCS’98]tq=Ω(lg n / lg tu)

[P., Demaine STOC’04]tq=Ω(lg n / lg (tu/lg n))

[P., Tarnita ICALP’05]tu=Ω(lg n / lg (tq/lg n))

[P., Thorup  ’10]tu=o(lg n)  tq ≥ n1-o(1)

tq

tu

n1-o(1)

lg n

lg n/lglg

nlg

n nεlg n/lglg

n

Page 21: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Dynamic Lower Bounds[Fredman, Saks STOC’89]

tq=Ω(lg n / lg (tulg n))

[Alstrup, Husfeldt, Rauhe FOCS’98]tq=Ω(lg n / lg tu)

[P., Demaine STOC’04]tq=Ω(lg n / lg (tu/lg n))

[P., Tarnita ICALP’05]tu=Ω(lg n / lg (tq/lg n))

[P., Thorup  ’10]tu=o(lg n)  tq ≥ n1-o(1)

tq

tu

n1-o(1)

lg n

lg n/lglg

nlg

n nεlg n/lglg

n

Bold conjecture

Page 22: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

The Multiphase Problem

Conjecture: if u X << k∙ , must have X=Ω(uε)

S1, …, Sk  [u]⊆ timeT [u]⊆

time O(k u X)∙ ∙ time O(u X)∙ time O(X)

Si ∩T?

Page 23: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Reduction Roadmap3SUM

Convolution-3SUM

triangle reporting

dyn. reachability subgraph conn. range mode …Multiphase Problem

3-party NOF communication game

Page 24: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

The Multiphase Problem

Conjecture: if u X << k∙ , must have X=Ω(uε)Sample application: maintain array A[1..n] under updates 

Query: what’s the must frequent element in A[i..j]?Conjecture  max{tu,tq} = Ω(nε)

S1, …, Sk  [u]⊆ timeT [u]⊆

time O(k u X)∙ ∙ time O(u X)∙ time O(X)

[u]\S1  ;  S1  ;  …  ;  [u]\Si  ;  Si  ;  …  ;  [u]\Sk  ;  Sk  ;  T 

Si ∩T?

query(i)

Page 25: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Reduction Roadmap3SUM

Convolution-3SUM

triangle reporting

dyn. reachability subgraph conn. range mode …Multiphase Problem

For every edge (u,v)… test whether N(u) ∩N(v)

3-party NOF communication game

Page 26: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

Reduction Roadmap3SUM

Convolution-3SUM

triangle reporting

dyn. reachability subgraph conn. range mode …Multiphase Problem

3-party NOF communication game

Page 27: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

3-Party, Number-on-Forehead

S1, …, Sk  [u]⊆ timeT [u]⊆

time O(k u X)∙ ∙ time O(u X)∙ time O(X)

Si ∩T?

i S1, …, Sk T

Page 28: Towards Polynomial Lower  Bounds for Dynamic Problems

The End