测试集集合覆盖贪心算法的更紧确分析

集合覆盖贪心算法是测试集问题的一种自然近似算法。本文对该算法的性能保证进行了精确且更紧确的分析。作者通过应用势函数技术，将源自集合覆盖问题的性能保证 $2\ln n$ 改进为 $1.1354\ln n$。此外，作者给出了该算法性能保证的一个非平凡下界 $1.0004609\ln n$。这一下界与信息内容启发式算法的匹配界限相结合，证实了在最坏情况下信息内容启发式算法略优于集合覆盖贪心算法这一事实。