How optimal is Mo's algorithm?
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What Mo's algorithm essentially does is this:↵

Given a set of $q$ points in the plane, where the i-th point is $(x_i, y_i)$ and $1 \leq x_i \leq y_i \leq n$, find a permutation of those points such that $\sum_{i=1}^{n-1} |x_i - x_{i+1}| + |y_i - y_{i+1}|$ is minimized. So, the first question is this:  ↵
Does Mo's algorithm give us the optimal solution for this problem, or just an approximation of the optimal solution? The first problem is somewhat similar to the rectilinear (Manhattan distance) travelling salesman problem.  ↵
The second question is this: If Mo's algorithm actually gives us an approximation of the optimal solution (which seems to be the case), how much better is the optimal solution? (i.e. let's assume that the total distance in Mo's algorithm is $x$, and the total distance in the optimal solution for some set of points is $y$. What is the greatest value of $y-x$ or $\frac{y}{x}$?) 
Also, what are some interesting observations about the optimal solution?    ↵
Question 3: What's the best algorithm that gives an exact solution to the first problem?

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en4 English f2lk6wf90d 2018-02-11 01:45:09 75
en3 English f2lk6wf90d 2018-02-11 00:58:29 2
en2 English f2lk6wf90d 2018-02-11 00:45:59 92
en1 English f2lk6wf90d 2018-02-10 23:30:09 944 Initial revision (published)