动态算法优化

本方向聚焦于动态数据环境下的高效算法研究，主要包括：

[1] 近似保证改进：在插入、删除等动态更新过程中，提升算法的理论近似质量与稳定性；

[2] 更新时间优化：设计低摊还或次线性的更新机制，显著降低维护数据结构的开销；

[3] 查询时间优化：在保持高效更新的同时，确保查询过程快速准确，兼顾理论界与实际可用性。

研究目标是为动态场景下的聚类与机器学习问题建立高效、鲁棒的算法框架，实现理论保证与实际性能的平衡。