A generic rectangulation is a partition of a rectangle into finitely many interior-disjoint rectangles, such that no four rectangles meet in a point. In this work we present a versatile algorithmic framework for exhaustively generating a large variety of different classes of generic rectangulations. Our algorithms work under very mild assumptions, and apply to a large number of rectangulation classes known from the literature, such as generic rectangulations, diagonal rectangulations, 1-sided/area-universal, block-aligned rectangulations, and their guillotine variants, including aspect-ratio-universal rectangulations. They also apply to classes of rectangulations that are characterized by avoiding certain patterns, and in this work we initiate a systematic investigation of pattern avoidance in rectangulations. Our generation algorithms are efficient, in some cases even loopless or constant amortized time, i.e., each new rectangulation is generated in constant time in the worst case or on average, respectively. Moreover, the Gray codes we obtain are cyclic, and sometimes provably optimal, in the sense that they correspond to a Hamilton cycle on the skeleton of an underlying polytope. These results are obtained by encoding rectangulations as permutations, and by applying our recently developed permutation language framework.


翻译:通用的矩形是将矩形分割成有限的许多内部分解矩形, 从而没有四个矩形在一个点上相交。 在这项工作中, 我们提出了一个多用途算法框架, 用于详尽地产生各种种类的大型通用对流。 我们的算法在非常温和的假设下运作, 并适用于从文献中得知的大量对流类, 例如一般对流、 三角对流、 一面/ 区域对流、 一面/ 区域对流、 块对流变异, 以及它们的guilletine 变异, 包括方位对流的对流。 在这项工作中, 我们提出了一个全方位的对流框架。 此外, 我们有时通过最坏的或平均的对流化的对流, 这些对流的对流的对流结果, 我们有时通过最优的对流化的对流化的对流。

0
下载
关闭预览

相关内容

【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月30日
VIP会员
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员