56、算法分析：从变量缩减到二叉搜索树的结合

算法分析：从变量缩减到二叉搜索树的结合

在算法和数据结构的研究领域，变量缩减技术、常数逼近以及二叉搜索树的性能优化等问题一直是重要的研究方向。下面将详细介绍相关技术和方法。

变量缩减技术

变量缩减技术主要分三步进行，以实现将复杂的变量组合简化，同时尽可能保留关键信息：
1. 第一步 ：将对应的“混合”函数（包含一些 ±1 值输入和一些高斯输入）近似为 $W_1[f]$。
2. 第二步 ：把尾部随机变量 $w_T · G_T$（其中 $G_T$ 是第一步中的高斯向量）替换为单个高斯随机变量 $G$，$G \sim N(0, |w_T|^2)$，且此变换能精确保留一度权重。此时变量数量从 $n$ 减少到 $c(w, δ)$。
3. 第三步 ：根据中心极限定理，将高斯随机变量替换为独立 ±1 随机变量的归一化和 $\sum_{i=1}^{M} z_i / \sqrt{M}$。通过仔细分析，当 $M = poly(1/ϵ)$ 时，此操作能将一度权重的误差控制在可加的 $ϵ$ 范围内。

通过这三步，最终得到期望的结果。

近似 Tomaszewski 常数

证明定理 3 近似 Tomaszewski 常数时，第一步与定理 2 的主要结构成分类似：对于任意 $ϵ > 0$，存在值 $K_ϵ = poly(1/ϵ)$，使得只需考虑 $K_ϵ$ 维空间上的线性形式 $w·x$。证明过程基于 $w$ 的临界指数大小进行分类讨论：
- 小临界指数情况 ：利用高斯反集中性（由于