区分分层枢纽标签与通用枢纽标签

在距离预言机（distance oracles）的背景下，标签算法在预处理阶段计算顶点标签。$s,t$ 查询仅根据 $s$ 和 $t$ 的标签计算相应距离，无需查看输入图。枢纽标签（hub labels）是一类被广泛研究的标签。枢纽标签查询的性能取决于标签大小。分层标签是枢纽标签的一种自然特例。这些标签与其他问题相关，且可以更高效地计算。这引出了一个关于分层标签质量的自然问题。我们证明了存在差距：最优分层标签的大小可能比通用枢纽标签大一个多项式量级。为了证明这一结果，我们给出了超立方体上分层标签和通用标签大小的紧上下界。