整数格上非子模最大化的流算法

许多实际问题强调，不仅要知道一个元素是否被选择，还要决定它被选择的程度，这对子模块优化提出了挑战。在这项研究中，我们考虑了具有基数约束的整数格上的单调、不减和非子模最大化。我们首先通过细化最优值的估计区间来设计一种两遍流算法。对于每个元素，算法不仅决定是否保存该元素，而且给出保留的数量。然后，我们引入二进制搜索作为一个子例程来降低时间复杂度。接下来，我们通过动态更新最优值的估计区间来获得一个单程流算法。最后，我们改进了该算法的内存复杂度。