Subquadratic-time algorithm for the diameter and all eccentricities on median graphs
在稀疏图上,Roditty和Williams [2013]证明了没有$O(n^{2-\varepsilon})$ -时间算法实现小于直径问题的$\frac{3}{2}$的近似因子,除非SETH失败。在这篇文章中,我们解决了一个公开的问题,制定在文献中:我们可以使用中位数图的结构特性,以打破这一全球二次障碍?我们提出了第一个组合算法,在真正的次二次时间内精确计算中值图的所有偏心率。中值图构成了度量图论中研究最多的图族,因为它们的结构代表了许多其他离散和几何概念,例如CAT(0)立方体复形。我们的结果推广了最近的一个结果,指出有界维数为$d$(即最大诱导超立方体的维数)的中值图的所有偏心率都存在一个线性时间算法。$d$的这个先决条件不再是确定次二次时间中所有偏心率的必要条件。我们的算法的执行时间是$O(n^{1.6408}\log^{O(1)} n)$。我们还提供了一些卫星的结果与此相关的一般结果。特别是,仅限于单纯形图,该算法列举了所有的偏心率与准线性运行时间。此外,提出了一种算法来精确计算所有到达中心的时间$O(2^{3d}n\log^{O(1)}n)$。
2023-01-23 cs.CC cs.DS
Dynamic Approximate Shortest Paths and Beyond: Subquadratic and Worst-Case Update Time
考虑以下针对经历边插入和删除的$n$ -节点图$G$的距离查询:给定两组节点$I$和$J$,返回$I\times J$中每对节点之间的距离。这个查询是相当通用的,并且捕获了动态最短路径问题的几个版本。在本文中,我们开发了一个有效的$(1+ε)$近似算法,这种查询使用快速矩阵乘法。我们的算法导致单源和所有对最短路径(SSSP和APSP),以及直径,半径和偏心率的一些开放的问题的答案。下面是一些亮点。请注意,我们所有的算法保证最坏情况下的更新时间和随机(蒙特卡罗),但不需要遗忘对手的假设。SSSP、直径、中心度等的次二次更新时间:当我们想要显式地保持与单个节点的距离时(没有查询),一个基本的问题是在每次更新后击败平凡地调用Dijkstra的静态算法,在密集图上花费$Θ(n^2)$更新时间。已知精确算法和组合任意近似算法不可能多项式地超过$Ω(n^2)$界(在某些假设下)[Roditty,Zwick,ESA'04; Abboud,V. Williams,FOCS'14]。我们的算法与$I=\{s\}$和$J=V(G)$意味着一个$(1+ε)$ -近似算法,保证$\tilde O(n^{1.823}/ε^2)$最坏情况下的更新时间为有向图与正实权重$[1, W]$。从[Roditty,V. Williams,STOC'13]的想法,我们还获得了第一次二次最坏情况下的更新时间为$(5/3+ε…
2019-10-16 cs.DS
Diameter computation on $H$-minor free graphs and graphs of bounded (distance) VC-dimension
我们建议研究常距离VC维的未加权图,作为许多图类的广泛推广,我们可以在真正的次二次时间内计算直径。特别地,对于任何固定的$H$,$H$ -子自由图类的距离VC-维数至多为$|V(H)|-1$ .我们的第一个主要结果是,在距离VC-维数最多$d$的图上,对于任何固定的$k$,我们可以计算直径或得出结论,它在时间上大于$k$ $\tilde{\cal O}(k\cdot mn^{1-\varepsilon_d})$,其中$\varepsilon_d \in (0;1)$只依赖于$d$。然后,作为我们的方法的副产品,我们得到了第一个真正的次二次时间算法的恒定直径计算的所有无处密集的图类。最后,我们将展示如何删除$k$的任何图形类,排除固定图$H$作为一个小的依赖。更一般地说,我们的技术适用于任何图形与恒定距离VC-维和多项式扩展。结果,对于所有这样的图,人们得到一个真正的次二次时间算法来计算它们的直径。我们的方法是基于Chazelle和Welzl的工作,他们证明了对于每个常VC维超图,存在具有强次线性穿刺数的生成路。我们展示了如何有效地计算这样的路径相结合的最佳已知的近似算法算法刺数问题的巧妙使用$\varepsilon$ -网,区域分解和其他分区技术。
2019-10-30 cs.DS
Certificates in P and Subquadratic-Time Computation of Radius, Diameter, and all Eccentricities in Graphs
Kent State University(肯特州立大学);University of Bucharest, Faculty of Mathematics and Computer Science(布加勒斯特大学数学与计算机科学学院);National Institute for Research and Development in Informatics, Romania(罗马尼亚信息与计算发展国家研究所);Inria, DI ENS, Paris, France(法国国家信息与自动化研究所,巴黎高等师范学院)
本文提出了一种基于证书的算法,用于在次二次时间内计算图的半径、直径和所有eccentricities,并通过实验验证了其有效性。
2026-01-23 cs.CC cs.DM cs.DS
The Complexity of Diameter on H-free graphs
本文系统研究了H-free图上直径问题的复杂性,证明对多数线性森林无法次二次求解,并对部分情况给出线性时间算法。
2025-05-27 cs.DM cs.DS
Approximating Min-Diameter: Standard and Bichromatic
本文研究有向图及双色图的最小直径近似,给出 DAG 中条件最优的 $3/2$-近似算法,并证明一般有向图在 SETH 下低于 2 不可次平方实现。
2023-08-16 cs.DS
On the Difference Between Closest, Furthest, and Orthogonal Pairs: Nearly-Linear vs Barely-Subquadratic Complexity in Computational Geometry
在$d$维欧氏空间(更一般的是$\ell_p$空间)中$n$点的点定位问题通常有两种运行时间解:*(近线性)小于$d^{poly(d)} \cdot n \log^{O(d)} n$时间,或 *(准次二次)$f(d) \cdot n^{2-1/Θ(d)}$时间,对于各种$f$。对于小$d$和大$n$,“接近线性”的运行时间通常是可行的,而“几乎次二次”的时间通常是不可行的。例如,在欧几里德度量中,在${\mathbb R}^d$中的$n$点之间找到最接近的对是近似线性的,在$2^{O(d)} \cdot n \log^{O(1)} n$时间内可解,而用于Furtum对(点集的直径)的已知算法仅仅是次二次的,需要$Ω(n^{2-1/Θ(d)})$时间。为什么这些邻近问题有如此不同的时间复杂度?对于目前仅仅是次二次的问题,获得近似线性算法是否存在障碍?我们给出了一个新的精确的和确定性的自约简的正交向量问题的$n$向量在$\{0,1\}^d$的$n$向量在${\mathbb Z}^{ω(\log d)}$,运行在$2^{o(d)}$时间。因此,几乎次二次问题,如欧几里得直径,欧几里得双色最近对,射线射击和入射检测没有$O(n^{2-ε})$时间算法(在图灵计算模型中)用于维度$d = ω(\log \log n)^2$,除非流行的正交向量猜想和强指数时间假设是假的。也就是说,当多对数-对…
2017-09-15 cs.CC cs.CG cs.DS
Conditional Hardness for Sensitivity Problems
近年来,在灵敏度设置中研究动态问题变得流行:灵敏度模型不允许任意更新序列,而只允许对原始输入数据应用小规模的批量更新。敏感性模型是特别有吸引力的,因为最近的强条件下界排除了许多动态问题的快速算法,如最短路径,可达性,或子图连通性。本文证明了灵敏度问题的条件下界。例如,我们证明了在布尔矩阵乘法(BMM)猜想下,组合算法不能计算具有真正次三次预处理时间和真正次二次更新/查询时间的无向无权稠密图的(4/3 - ε)-近似直径。该结果是令人惊讶的,因为在静态设置中,不清楚是否可能从BMM减小到直径。我们进一步表明,根据BMM猜想,许多问题,如可达性或近似最短路径,不能解决的速度比从头开始重新计算,即使只有一个或两个边缘插入。在强指数时间假设和所有对最短路猜想下,给出了更多的下界。我们的许多下限也适用于不需要敏感性的静态Oracle数据结构。最后,我们给出了单边失效情况下有向或无向无权图的(1 + ε)-近似半径、直径和偏心率问题的第一个算法。该算法有一个真正的次三次运行时间的图形与一个真正的次二次数的边缘,它是紧w.r.t.我们得到的条件下界。
2017-03-05 cs.DS
Lower and Upper Bound for Computing the Size of All Second Neighbourhoods
我们考虑计算图的每个顶点的每个$r$ -邻域的大小的问题。具体来说,我们问是否可以在次二次时间计算封闭的第二个邻域的大小。调整Abboud等人的SETH约简。(2016)排除了次二次算法来计算图的半径,我们发现次二次算法会违反SETH。另一方面,Demaine等人(2014)的线性fpt时间算法由图的某个“稀疏参数”参数化,其中对参数的依赖性是指数的。我们在这里表明,一个更好的依赖是不可能的:对于任何~ $δ< 2$,没有算法运行在时间$O(2^{o({\rm vc}(G))} \, n^δ)$,其中~ ${\rm vc}(G)$是顶点覆盖数,是可能的,除非SETH失败。我们补充这些下限的算法,解决问题的时间~ $O(2^{{\rm vc}(G)/2} {\rm vc}(G)^2 \cdot n)$和$O(2^w w \cdot n)$。
2018-05-04 cs.DS
Fast Diameter Computation within Split Graphs
本文研究分裂图及其子类的直径计算复杂性,引入团区间数概念,证明在SETH下一般分裂图无法次二次计算,但对有界团区间数子类可实现拟线性或次二次算法,并探讨排序的可计算性。
2021-11-02 cs.DS math.CO
Short Cycles via Low-Diameter Decompositions
提出了一种改进的图的短圈分解算法。Chu等人在最近的工作中引入了短圈分解,并在图稀疏化的几个问题上取得了进展。对于所有常数$δ\in (0,1]$,我们给出了一个$O(mn^δ)$时间算法,给定一个图$G,$将其边划分为长度为$O(\log n)^\frac{1}δ$的圈,其中$O(n)$额外的边不在任何圈中。这给出了第一个次二次的,实际上几乎是线性时间的,实现多对数周期长度的算法。我们还给出了一个$m \cdot \exp(O(\sqrt{\log n}))$时间算法,划分成周期的长度$\exp(O(\sqrt{\log n} \log\log n))$的图的边缘,与$O(n)$额外的边缘不在任何周期。这在所有参数方面改进了Chu等人给出的短循环分解算法,并且明显更简单。其结果是,我们获得更快的算法和改进的保证几个问题的图稀疏-建设的电阻稀疏,图形频谱草图,度保持稀疏,和近似的有效电阻的所有边缘。
2019-01-11 cs.DS
Fast deterministic algorithms for computing all eccentricities in (hyperbolic) Helly graphs
一个图是Helly图,如果每一族两两相交的球都有一个非空的公共交。Helly图类是超凸度量空间类的离散模拟。每个图都等距嵌入到一个Helly图中,使得后者成为度量图论中的一类重要图。我们研究直径,半径和所有偏心率计算内的Helly图。在合理的复杂性假设下,一般图的直径和半径都不能在真正的次二次时间内计算。与这些否定的结果相反,最近表明,$n$ -顶点$m$ -边Helly图$G$的半径和直径可以在$\tilde{\mathcal O}(m\sqrt{n})$时间内以高概率计算(即,$n+m$中的次二次)。在本文中,我们提出了一个确定性的${\mathcal O}(m\sqrt{n})$时间算法,不仅计算半径和直径,但也在Helly图的所有顶点偏心率改进的结果。此外,我们给出了一个参数化的线性时间算法在Helly图上,与参数的Gromov双曲$δ$。更具体地说,我们证明了$m$ -边$δ$ -双曲Helly图$G$的半径和中心顶点可以在$\mathcal O(δm)$时间内计算,并且$G$中所有顶点的偏心率都可以在$\mathcal O(δ^2 m)$时间内计算.为了证明这个更一般的结果,我们大量使用我们的新的结构性质获得的Helly图。
2021-02-16 cs.DM cs.DS
A story of diameter, radius and Helly property
一个图是Helly图,如果每一族两两相交的球都有一个非空的公共交。受以往工作的双重弦图和有界距离VC维图的启发,我们证明了几个新的结果的复杂性计算的直径和半径的Helly图和相关的图形类。* 首先,给出了一个以$n$ -顶点$m$ -边Helly图$G$为输入,计算其在时间上的半径和直径的算法$\tilde{\cal O}(m\sqrt{n})$ .我们的算法是基于Helly属性和几个影响的单峰的偏心率函数在Helly图:每个顶点的局部最小偏心率是一个中心顶点。* 然后,我们研究了无$C_4$的Helly图,其中包括桥Helly图、弦Helly图和遗传Helly图.对于无$C_4$的Helly图,我们给出了计算所有顶点偏心率的线性时间算法.这样做,我们推广以前的结果强弦图到一个更大的子类。* 最后,我们从弦Helly图上的发现中得出一个更一般的一对多减少弦图上的直径计算到分裂图上的直径计算或{ \sc不相交集}问题。因此,分裂图在某种意义上是弦图上直径计算的{ \em only}硬实例。作为我们减少的副产品,弦图中的所有顶点的偏心率可以近似在${\cal O}(m\log{n})$时间与添加剂的单侧误差最多为1,并在任何子类的弦图与恒定的VC维的直径可以计算在真正的次二次时间。这些结果是一个新的步骤,更好地理解抽象几何性质的作用,在快速计算度量图不变量。
2019-11-11 cs.DS
Quantum algorithms and lower bounds for eccentricity, radius, and diameter in undirected graphs
本研究提出量子算法计算无向加权图的直径和半径,时间复杂度为$\widetilde{O}(n\sqrt{m})$,并给出$2/3$近似直径的算法及$\Omega(\sqrt{nm})$查询下界。
2025-02-27 cs.DS quant-ph
Subexponential algorithms in geometric graphs via the subquadratic grid minor property: the role of local radius
本文研究几何图中三类环击中问题的次指数算法,在ETH假设下证明部分瘦对象图类的下界,并给出带限制的线段接触图、d-DIR图的对应次指数参数化算法。
2024-04-16 cs.CG cs.DS
Tight Approximation Algorithms for Bichromatic Graph Diameter and Related Problems
一些最基本和研究最充分的图形参数是直径(最大的最短路径距离)和半径(“中心”节点可以到达所有其他节点的最小距离)。自然和重要的$ST$ -变体考虑顶点集的两个子集$S$和$T$,并且让$ST$ -直径是$S$中的节点和$T$中的节点之间的最大距离,并且$ST$ -半径是$S$的节点到达$T$的所有节点的最小距离。双色变体是其中$S$和$T$划分顶点集的特殊情况。在本文中,我们提出了一个全面的研究的逼近$ST$和双色直径,半径和偏心率,和变种,在图的方向和重量和没有。我们给出了这些问题的第一个非平凡的近似算法,包括时间/精度权衡的上限和下限。我们发现,几乎所有我们得到的界限是紧的强指数时间假设(SETH),或相关的命中集假设。以$m$边的无向赋权图的双色直径为例,提出了一种$\tilde{O}(m^{3/2})$时间$5/3$ -近似算法,并证明了在SETH下,在保持近似因子和运行时间不变的情况下,无论是运行时间还是近似因子都不能得到显著的提高.
2019-04-25 cs.DS
Approximate Distance Sensitivity Oracles in Subquadratic Space
本文研究亚二次空间的f-边容错距离敏感预言机,提出了拉伸因子为3+ε的随机化构造,显著降低了空间与查询时间,并改进了小直径图上的构造及已有方案的预处理时间。
2024-06-04 cs.DS
When Shall We $k$ Meet Again? Tight Algorithms for Diameter and Radius under the Meet Distance
MIT(麻省理工学院)
本文研究有向图上的两种相遇距离(最小最大距离和最小总距离)下的直径、半径和离心率,给出一般有向图的最优2近似算法,有向无环图的线性时间精确或近似算法,以及k点相遇直径的通用近似算法。
2026-09-22 cs.DS
Algorithms of Fast Search of Center, Radius and Diameter on Weighted Graphs
本文研究了两个在非负边权的加权无向图上寻找度量特征的问题。第一个问题:给出了一个具有非负边权的加权无向图。求出图的半径、直径以及至少一个中心和一对周边顶点。在第二个问题中,我们另外计算了距离矩阵。对于所考虑的问题,我们提出了快速搜索算法,它只使用一小部分的图的顶点的搜索的度量特征。所提出的算法进行了比较,其他流行的方法来解决各种输入上考虑的问题。
2012-09-21 cs.DM cs.DS
Diameter, radius and all eccentricities in linear time for constant-dimension median graphs
中值图是度量图论中研究最多的一类图。最近,Bénéteau等人。[2019]设计了一种线性时间算法,用于计算$Θ$类和中值图的中值集。一个自然的问题出现了:是否有一个线性时间算法计算中值图的直径和半径?我们肯定地回答这个问题的中位数图$G$与常数尺寸$d$,即尺寸的最大诱导超立方体的$G$。我们提出了一个计算中值图的所有偏心率的组合算法$O(2^{O(d\log d)}n)$。因此,这为我们提供了一个线性时间算法,确定直径和半径的中值图与$d = O(1)$,如立方的中值图。由于4维超立方体不是平面的,这也表明,平面中值图的所有偏心率都可以在$O(n)$中计算。
2021-05-25 cs.DS math.CO
Voronoi diagrams on planar graphs, and computing the diameter in deterministic $\tilde{O}(n^{5/3})$ time
给出了平面图上加权沃罗诺伊图的一个显式有效构造。设$G$是一个平面图,它有$n$顶点和$b$位点,这些位点位于常数个面上.我们展示了如何在$\tilde O(nb^2)$时间内对$G$进行预处理(脚注:$\tilde O$表示法隐藏了多对数因子。)从而可以在$\tilde O(b)$时间内计算这些位点任何加性加权Voronoi图。我们使用这种结构来计算直径的有向平面图的实弧长在$\tilde{O}(n^{5/3})$时间。这改进了Cabello(SODA'17)最近的突破性结果,既通过改进运行时间(来自$\tilde{O}(n^{11/6})$),又通过提供确定性算法。它实际上是第一个真正的次二次{ \em确定性}算法这个问题。我们使用沃罗诺伊图来计算直径的方法与Cabello的方法相同,但他使用的是抽象的沃罗诺伊图,这使得他的直径算法更复杂、更昂贵、更随机。与Cabello的工作一样,我们的算法可以为每个顶点PDMATHBMV计算距离PDMATHBMV最远的顶点(即,$v$的偏心率),以及从$v$到所有其它顶点的距离之和。因此,我们的算法也可以计算半径,中位数和维纳指数(所有成对距离的总和)的平面图在相同的时间范围内。我们的平面图的沃罗诺伊图的建设是独立的利益。
2020-06-24 cs.CG cs.DS
What Else Can Voronoi Diagrams Do For Diameter In Planar Graphs?
本文利用 Voronoi 图新技术改进静态、容错和增量平面图直径计算,并基于 SETH 给出加权动态平面图直径维护的下界。
2023-07-04 cs.DS
Shortest Paths in Multimode Graphs
本文研究多模式图的最短路径问题,提出了针对直径和半径的高效近似算法,并在细粒度复杂度假设下证明了其紧致下界。
2025-06-27 cs.DS
Better Diameter Algorithms for Bounded VC-dimension Graphs and Geometric Intersection Graphs
本研究提出有界距离VC维图的直径求解框架,改进现有技术以实现更优的次二次参数化时间复杂度,并将其拓展至几何相交图,部分解答了领域内相关公开问题。
2024-07-14 cs.CG cs.DS
Approximating Dynamic Time Warping and Edit Distance for a Pair of Point Sequences
对于任意固定的$d \ge 1$,我们给出了$\mathbb{R}^d$中几个自然点序列族的动态时间弯曲(DTW)和编辑距离(ED)的第一次二次时间近似格式.特别是,我们的算法计算$(1+\varepsilon)$ -近似DTW和ED在时间近线性的点序列从k-包装或k-有界曲线,和次二次骨干序列。粗略地说,如果曲线与半径为$r$的任何球的交点的长度至多为$κ\cdot r$,则曲线是$κ$填充的,并且如果两个曲线点之间的子曲线与两点之间的距离相比不远离两点,则曲线是$κ$有界的。在主链序列中,连续的点以近似相等的距离间隔开,并且没有两个点非常靠近。最近的结果表明,DTW或ED的次二次算法是不可能的任意对点序列,即使是$d=1$。我们的算法的工作原理是通过构建一个小的矩形区域,覆盖这些距离措施常用的动态规划表的条目。每个矩形内的条目的权重大致相同,因此我们能够使用有效的过程来近似计算通过这些矩形的最便宜路径。
2016-01-07 cs.CG cs.DS
Algorithms and Hardness for Diameter in Dynamic Graphs
直径、半径和偏心率是自然图形参数。虽然这些问题已经被广泛研究,有没有已知的动态算法,他们超越了那些从琐碎的重新计算后,每次更新或从解决动态的所有对最短路径(APSP),这是非常计算密集型。这也是动态近似算法的情况,即使只需要支持边插入或边删除。本文提供了一个全面的研究的直径,半径和偏心率的动态近似,提供了两个条件的下限,和新的算法,其界限是最佳的流行的假设下,在细粒度的复杂性。一些亮点包括:-在流行的硬度假设下,不可能有比每次更新后重新计算答案或保持完整的APSP更好的完全动态近似算法。- 近最佳的部分动态(增量/减量)算法可以通过有效的减少(增量/减量)维护单源最短路径。例如,可以在总时间$m^{1+o(1)}\sqrt{n}/ε^2$中递减地维持对有向或无向图中的直径的近似$(3/2+ε)$。这几乎与已知为条件最优的问题的静态$3/2$ -近似算法匹配。
2019-12-17 cs.DS
On Diameter Approximation in Directed Graphs
本文研究有向图单向直径与往返直径的近似差距,提出稀疏有向图中优于2近似的 n^(1.5−ε) 算法,并给出不依赖SETH的往返直径条件下界。
2023-07-14 cs.CC cs.DS
Fully Dynamic Algorithms for Graph Spanners via Low-Diameter Router Decomposition
Toyota Technological Institute at Chicago(芝加哥丰田技术研究所);Weizmann Institute of Science, Israel(以色列魏茨曼科学研究所)
通过低直径路由器分解,提出全动态图跨度维护算法,实现亚对数 stretch 和亚线性更新时间。
2026-01-28 cs.DS
$α_i$-Metric Graphs: Radius, Diameter and all Eccentricities
该研究提出$α_i$-度量图的概念,将弦图等的已知结果推广到更大图类,证明可在线性时间内计算其半径、直径及所有偏心率的加性$O(i)$近似,并针对$α_1$-度量图得到更优的中心计算结果,部分解决了过往文献中的问题。
2023-05-04 cs.DS
Approximation Algorithms for Min-Distance Problems
我们研究基本的图形参数,如直径和半径的有向图,当距离测量使用有点非正统,但自然的措施:之间的距离$u$和$v$是最短的路径距离从$u$到$v$和从$v$到$u$。例如,在这个度量下,图中的中心节点可以表示医院的最佳位置,以确保每个人都能得到最快的医疗服务,因为人们可以去医院,也可以派医生去帮助。通过计算所有对最短路径,所有的成对距离,从而我们研究的参数可以精确地计算在$\tilde{O}(mn)$时间的有向图的$n$顶点,$m$和非负的边权重。此外,在强指数时间假设下,这个时间界限是紧的[Roditty-Vassilevska W. STOC 2013],因此自然要研究对于恒定的$ε>0$,这些参数在$O(mn^{1-ε})$时间中的近似程度。Abboud,Vassilevska Williams和Wang [SODA 2016]给出了直径和半径的多项式因子近似,以及在图是DAG的特殊情况下两个问题的常数因子近似。我们大大提高了这些界限,提供了第一个常数因子近似的直径,半径和相关的偏心率问题,在一般的图。此外,我们提供了一个层次的算法直径,给出了一个时间/精度的权衡。
2019-06-17 cs.DS
Algorithms for Distance Problems in Continuous Graphs
University of Ljubljana(卢布尔雅那大学);Institute of Mathematics, Physics and Mechanics(数学、物理与力学研究所);University of Seville(塞维利亚大学);Technical University of Dortmund(多特蒙德工业大学);Universitat Politècnica de Catalunya(加泰罗尼亚理工大学)
研究连续图直径和平均距离计算问题,利用几何技术为两类稀疏图设计次二次时间算法,树宽至多为\(k\)的连续图计算时间为\(O(n\log^{O(k)} n)\),\(n\)个顶点\(F\)个面的连续平面图计算时间为\(O(n F \log n)\)。
2026-07-20 cs.CG cs.DS
New Hardness Results for Planar Graph Problems in P and an Algorithm for Sparsest Cut
稀疏割是一个基本的优化问题,已被广泛研究。对于平面输入,问题在$P$中,并且如果所有顶点权重都是$1$,则可以在$\tilde{O}(n^3)$时间内求解。尽管付出了大量的努力,但最好的算法可以追溯到90年代早期,并且只能在$\tilde{O}(n)$时间内实现$O(\log n)$近似或在$\tilde{O}(n^2)$时间内实现常数因子近似[Rao,STOC 92]。我们的主要结果是一个$Ω(n^{2-ε})$下界的Sparling-Cut,即使在平面图的单位顶点权重,下的$(min,+)$ -卷积猜想,表明近似是不可避免的,在近线性的时间制度。为了补充下界,我们提供了一个常数因子近似在近线性时间,提高了25岁的结果饶在时间和精度。我们的下限完成了一个反复提出的挑战,是第一个细粒度的下界自然平面图的问题在P.此外,我们证明了近二次下界SETH下的变体的最接近的对问题的平面图,并使用它们来表明,流行的平均链接过程层次聚类不能模拟在真正的次二次时间。我们证明了一个$Ω(n/\log{n})$下界的通信轮数计算网络的加权直径的CONGEST模型中,即使底层图是平面的,所有节点都是$D=4$跳远离对方。这是平面分布设置中的第一个poly($n$)+ $ω(D)$下限,并且它补充了Li和Parter [STOC 2019]最近的poly $(D, \log{n})$上限,用于(精确)未加…
2020-07-05 cs.DS
Finding d-Cuts in Graphs of Bounded Diameter, Graphs of Bounded Radius and H-Free Graphs
本文系统研究特殊图类上的 d-Cut 问题,证明若干图类对 d≥2 可多项式求解,并给出 NP 困难性结果,形成有界直径、半径及无 H 图的复杂度二分图景。
2025-10-06 cs.CC cs.DM cs.DS
Faster diameter computation in graphs of bounded Euler genus
该研究针对有界欧拉亏格图及更一般的团和构造图类,提出次二次时间算法计算直径与顶点离心率,指数节省不依赖参数$k$,改进了距离剖面数量界。
2025-02-11 cs.DS math.CO
Algorithmic Applications of Baur-Strassen's Theorem: Shortest Cycles, Diameter and Matchings
考虑一个有向图或无向图,其整边权重来自集合[-W,W],不包含负权重圈。在本文中,我们介绍了一个通用的框架,解决问题,这样的图使用矩阵乘法。该框架是基于使用Baur-Strassen定理和Strojohann的行列式算法。它使我们能够给新的和简单的解决方案,以下列问题:* 寻找最短的循环-我们给出了一个简单的\tilde{O}(Wn^ω)时间算法,在无向和有向图中寻找最短的循环。对于有向图(以及具有非负权重的无向图),这与Roditty和Vassilevska-Williams在2011年获得的时间界限相匹配。另一方面,对于具有负权重的无向图,以前没有在\tilde{O}(Wn^ω)时间内工作的算法。此外,我们的算法对于一个给定的有向或无向图检测它是否包含一个负权重循环在相同的运行时间。* 计算直径和半径--我们给出了一个计算无向图或有向图的直径和半径的简单的\tilde{O}(Wn^ω)时间算法。据我们所知,没有算法与此运行时间是已知的无向图与负权重。* 寻找最小权完美匹配-我们提出了一个\tilde{O}(Wn^ω)的时间算法,在无向图中寻找最小权完美匹配。这解决了Sankowski在2006年提出的一个公开问题,他提出了这样的算法,但仅限于二分图的情况。为了解决最小权完美匹配问题,我们发展了一种新的组合解释的对偶解决方案,这揭示了这个问题的新的光。这样的组合解释是以前不知道的…
2012-08-17 cs.DS
Fast Algorithms for Sparse PCA and Robust Sparse Estimation
University of Wisconsin-Madison(威斯康星大学麦迪逊分校);Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)
针对稀疏PCA认证问题,提出运行时间为$O(d^2+d k^{O(\log k)})$的双准则算法,并在样本访问模型中实现次二次时间,首次为鲁棒稀疏估计提供二次及次二次算法。
2026-09-10 cs.DS
Diameter Spanners, Eccentricity Spanners, and Approximating Extremal Distances
图的直径是图的最重要的参数之一,在许多实际应用中被使用。特别是,直径决定了信息在整个数据和通信网络中传播的速度。因此,很自然的问题是,我们可以在多大程度上稀疏一个图,并仍然保证其直径保持在近似$t$内。这个性质被极端距离空间的概念所捕获。给定一个图$G=(V,E)$,如果$H$的直径至多是$t$乘以$G$的直径,则子图$H=(V,E_H)$被定义为$t$ -直径图。我们证明了对于任何$n$ -顶点和$m$ -边有向图$G$,我们可以计算出一个稀疏子图$H$,它是$G$的一个$(1.5)$ -直径图,使得$H$最多包含$\tilde O(n^{1.5})$边.我们还表明,拉伸因子不能提高到$(1.5-ε)$。对于一个直径为常数的图,我们证明了$\frac{5}{3}$ -直径图的存在性,它最多包含$\tilde O(n^\frac{4}{3})$边。我们还证明了这个界是紧的。此外,我们还提出了其他类型的极值距离空间,如$2$ -偏心度空间和$2$ -半径空间,它们都只包含$\tilde O(n)$边,并且可以在$\tilde O(m)$时间内计算.最后,我们研究了动态和容错环境下的极值距离空间。一个有趣的含义,我们的工作是第一个$\tilde O(m)$时间算法计算$2$ -近似的顶点偏心率在一般有向加权图。Backurs等人[STOC 2018]对此问题给出了一个$\tilde O…
2019-02-20 cs.DS
Dichotomies for Maximum Matching Cut: $H$-Freeness, Bounded Diameter, Bounded Radius
研究 Maximum Matching Cut 的计算复杂性,在有界直径、有界半径和无 $H$ 图上给出完整二分性,并据此证明 Disconnected Perfect Matching 在无 $(P_6+sP_2)$ 图上多项式可解。
2024-06-12 cs.CC cs.DM cs.DS
A Linear-Time Algorithm for Radius-Optimally Augmenting Paths in a Metric Space
设$P$是嵌入度量空间中的$n$顶点的路图。我们考虑的问题添加一个新的边缘$P$,以最小化所得到的图的半径。以前,最小化图的直径的类似问题在$O(n\log n)$时间内解决。据我们所知,最小化半径的问题还没有被研究过。在本文中,我们提出了一个$O(n)$时间算法的问题,这是最优的。
2019-04-26 cs.CG cs.DS
Single-Source Shortest Paths and Almost Exact Diameter in Pseudodisk Graphs
TU Eindhoven(埃因霍温理工大学)
本文研究了平面中常复杂度对象的无权交图的单源最短路径问题,提出了一种基于伪盘的高效算法,并改进了伪盘图直径计算的近似精度。
2026-04-25 cs.CG cs.DS
Metric tree-like structures in real-life networks: an empirical study
基于坚实的理论基础,我们提出了强有力的证据表明,一些现实生活中的网络,从不同的领域,如互联网测量,生物数据,网络图,社会和协作网络,表现出树状结构从度量的角度来看。我们研究了几个图的参数,即树的扭曲和树的拉伸,树的长度和树的宽度,Gromov的双曲性,集群的直径和集群的半径在一个图的分层分区,捕捉和量化这种现象的度量接近树。通过将所有这些参数放在一起,我们不仅提供了有效的手段来检测这种度量树状结构在大规模的网络,但也显示了如何使用这种结构,例如,有效和compensable编码近似距离和几乎最短路径信息,并快速和准确地估计这些网络的直径和半径。估计图的直径和半径或其任意顶点之间的距离是许多数据和图挖掘算法中的基本原语。
2014-02-21 cs.DS cs.SI
Space and Time Efficient Parallel Graph Decomposition, Clustering, and Diameter Approximation
我们开发了一种新的并行分解策略,为未加权,无向图,基于不断增长的不相交的连接集群从一批中心逐步选择尚未发现的节点。相对于类似的以前的分解,我们的策略行使更严格的控制集群的数量和它们的最大半径。我们提出了我们的并行图分解的两个重要应用:(1)$k$ -中心聚类近似;(2)直径近似。在这两种情况下,我们得到的算法,具有多对数近似因子,并服从于一个分布式的实现,是面向大规模(长直径)的图形。计算所需的总空间在问题大小上是线性的,并且对于具有低倍维的图,平行深度在直径上基本上是次线性的。据我们所知,我们是第一个平行近似这些问题,实现子直径并行时间,为相关的一类图,只使用线性空间。除了理论上的保证,我们的算法允许一个非常简单的实现集群架构:我们报告了大量的实验,证明其有效性和效率的大型图形相比,替代已知的方法。
2015-02-06 cs.DC cs.DS
Near-Linear Lower Bounds for Distributed Distance Computations, Even in Sparse Networks
我们开发了一种新的技术,用于构建稀疏图,使我们能够证明在CONGEST模型中计算距离的轮复杂性的近线性下界。具体来说,我们展示了用于计算稀疏网络中的直径的$\widetildeΩ(n)$下限,这在以前仅对于密集网络是已知的[Frishknecht等人,SODA 2012]。事实上,我们甚至可以修改我们的构造,使用我们定义的简单但强大的降度技术来获得具有常数度的图。此外,我们的技术允许我们显示$\widetildeΩ(n)$下限计算$(\frac{3}{2}-\varepsilon)$ -近似的直径或半径,并计算一个$(\frac{5}{3}-\varepsilon)$ -近似的所有偏心率。对于半径,我们不知道任何以前的下限。对于直径,这些极大地改善了先前的下限,并且接近于多对数因子[Frishknecht等人,SODA 2012],而对于偏心率,在下限和近似因子方面都有改善[Holzer和Wattenhofer,PODC 2012]。有趣的是,我们的技术还允许显示一个几乎线性的下限验证的$(α,β)$ -spectrometry,为$α< β+1$。
2016-05-17 cs.DC cs.DS
Algorithms and Almost Tight Results for 3-Colorability of Small Diameter Graphs
尽管关于几个基本参数的3-着色问题已经有了广泛的研究,但小直径图(即直径为2或3的图)上的3-着色问题的复杂性状态一直是一个长期存在且具有挑战性的公开问题。对于直径为2的图,我们提供了第一个次指数算法的复杂性$2^{O(\sqrt{n\log n})}$,这是渐近相同的,目前最好的已知的时间复杂度的图同构(GI)的问题。证明了直径为2的3-可着色图的图同构问题是GI-完全的。此外,我们提出了一个子类的图直径为2,承认多项式算法的3-着色。对于直径为3的图,我们证明了对于每一个$\varepsilon \in [0,1)$,直径为3,半径为2,顶点为$n$,最小度为$δ=Θ(n^{\varepsilon})$的无三角形图的3-染色是NP-完全的。此外,假设ETH,我们提供了三个不同的放大我们的硬度结果,以获得每个$\varepsilon \in [0,1)$次指数下界的复杂性,3-着色的三角形自由图直径为3和最小度$δ=Θ(n^{\varepsilon})$。最后,我们给出了一个直径为3的图的3-着色算法$2^{O(\min\{δΔ,\frac{n}δ\logδ\})}$,其中$δ$(resp. $Δ$)是最小值(分别为最大)度。据我们所知,该算法是第一个次指数算法的图与$δ=ω(1)$和图与$δ=O(1)$和$Δ=o(n)$。由于3-着色复杂度的上述下界,当输入图为$δ=Θ(n^{…
2012-10-17 cs.DM cs.DS math.CO