均匀度量下随机到达的在线最小匹配

我们考虑均匀度量下的在线最小二部匹配。我们证明随机贪婪算法（Randomized Greedy）达到的竞争比为 $(1+1/n) (H_{n+1}-1)$，与该下界相符。对比随机贪婪算法在相同问题但对抗顺序下达到 $\Theta(\ln n)$ 的最优比这一事实，我们发现随机顺序这一更弱的到达假设并未给随机贪婪算法带来任何额外的算法优势，也未使该模型严格更易处理。