Faster Worst Case Deterministic Dynamic Connectivity
我们提出了一个确定性的动态连接数据结构的无向图的最坏情况下的更新时间$O\left(\sqrt{\frac{n(\log\log n)^2}{\log n}}\right)$和常数查询时间。这改进了Frederickson(STOC 1983)和Eppstein Galil,Italiano和Nissenzweig(J. ACM 1997)以前的最佳确定性最坏情况算法,该算法具有更新时间$O(\sqrt{n})$。所有其他的动态连接算法要么是随机的(蒙特卡洛),要么只有摊销的性能保证。
2015-11-03 cs.DS
Faster Algorithms for Rooted Connectivity in Directed Graphs
我们考虑的基本问题,确定有根和全球的边缘和顶点连通性(和计算相应的削减)在有向图。对于根(因此也是全球)边连接与小整数容量,我们给出了一个新的随机蒙特卡罗算法,运行在时间$\tilde{O}(n^2)$。对于有根边连接,这是第一个算法,以改善$Ω(n^3)$的时间限制在密集图的高连通性制度。我们的结果依赖于一个简单的组合,再加上稀疏化,似乎新的采样,并可能导致进一步的权衡有向图的连通性问题。我们将边连通性的思想推广到有向图的根连通性和全局顶点连通性。我们得到一个$(1 + ε)$近似的根顶点连接$\tilde{O}(nW/ε)$时间$W$是总顶点权重(假设积分顶点权重),特别是这产生了一个$\tilde{O}(n^2/ε)$时间随机算法的未加权图。这转换为$\tilde{O}(κnW)$时间精确算法,其中$κ$是根连接。我们建立在此基础上,以获得类似的全球顶点连通性的界限。我们的结果补充了已知的结果,这些问题在低连通性制度,由于工作的Gabow [9]从1991年的边缘连接,和最近的工作Nanongkai等。[24]和福斯特等。[7]顶点连接。
2021-04-15 cs.DS
Faster Randomized Worst-Case Update Time for Dynamic Subgraph Connectivity
现实世界的网络很容易崩溃。通常,在基础图$G$中,除了插入或删除边之外,活动顶点集也会随时间变化。一个顶点可能会积极工作,也可能会失败,并暂时被隔离。活动顶点被分组为一个集合$S$。对$S$进行更新,即,失败的顶点重新启动,或者活动顶点失败,并从$S$中删除。动态子图连通性回答由$S$导出的$G$的子图中任意两个活动顶点之间的连通性查询。该问题通过动态数据结构来解决,该结构支持更新并回答连接性查询。在一般无向图中,它的最佳结果包括$\widetilde{O}(m^{2/3})$确定性分摊更新时间、$\widetilde{O}(m^{4/5})$和$\widetilde{O}(\sqrt{mn})$确定性最坏情况更新时间。在本文中,我们提出了一种随机数据结构,它具有$\widetilde{O}(m^{3/4})$最坏情况下的更新时间。
2017-02-28 cs.DS
Faster connectivity in low-rank hypergraphs via expander decomposition
我们设计了一个计算超图连通性的算法,该算法在时间上运行$\hat O_r(p + \min\{λ^{\frac{r-3}{r-1}} n^2, n^r/λ^{r/(r-1)}\})$($\hat O_r(\cdot)$隐藏了主参数中的次多项式项和仅依赖于$r$的项),其中$p$是超图的大小,$n$是顶点数,$r$是超图的秩。当秩为常数且连通度$λ$为$ω(1)$时,该算法比现有算法更快.在我们的算法的核心是一个结构性的结果,在简单超图的最小割。我们展示了一个权衡之间的超边的数量参加所有的最小切割和最小切割的较小的一面的大小。这个结构结果可以看作是简单图的一个著名结构定理的推广[Kawarabayashi-Thorup,JACM 19]。为了证明这个结构性结果,我们将扩展分解的框架扩展到简单超图。我们还对结构性结果进行了构造性证明,从而得到了我们的超图连通性快速算法。
2021-11-14 cs.DS
A Faster Local Algorithm for Detecting Bounded-Size Cuts with Applications to Higher-Connectivity Problems
考虑以下有向图中的“局部”切割检测问题:我们被给予起始顶点$s$,并且需要检测是否存在具有至多$k$条边的切割与切割交叉,使得切割的包含$s$的一侧具有至多$Δ$内部边。如果我们被给予对输入图的查询访问,那么这个问题原则上可以在次线性时间内解决,而无需读取整个图,并且查询复杂度取决于$k$和$Δ$。我们设计了一个优雅的随机化过程,通过$O(k^2 Δ)$查询解决了这个问题的松弛变体,特别是改进了Escherhik等人[SODA 2017]之前的$O((2(k+1))^{k+2} Δ)$边界。在该松弛变体中,如果存在包含至多具有$k$外边缘和$Δ$内边缘的$s$的分量,则该过程必须成功地检测这样的分量,但是它实际检测的分量可以具有至多$O(k Δ)$内边缘。除了其本身的兴趣,这种切割检测程序已被用于许多算法应用程序的更高的连接性问题。因此,我们的新的割检测过程几乎容易地暗示(1)更快的顶点连通性算法,其特别地对于顶点连通性的多对数值具有接近线性的运行时间,(2)用于计算最大$k$ -边连通子图的更快的算法,以及(3)用于更高边和顶点连通性的更快的属性测试算法,其解决了两个公开问题,一个是Goldreich和Ron [STOC '97],另一个是Orenstein和Ron [TCS 2011]。
2019-04-22 cs.DS
Faster Deterministic Fully-Dynamic Graph Connectivity
我们给出了新的确定性界限的全动态图的连通性。我们的数据结构支持更新(边插入/删除)在$O(\log^2n/\log\log n)$摊销时间和连接查询在$O(\log n/\log\log n)$最坏情况下的时间,其中$n$是图的顶点数。这改进了Holm,de Lichtenberg和Thorup(STOC 1998,J.ACM 2001)以及Thorup(STOC 2000)的确定性数据结构,它们都具有$O(\log^2n)$摊销更新时间和$O(\log n/\log\log n)$最坏情况查询时间。我们的计算模型与Thorup的模型相同,即,具有标准$AC^0$指令的指针机器。
2012-09-25 cs.DM cs.DS
Parallel Strong Connectivity Based on Faster Reachability
针对大直径图上并行SCC慢的问题,提出基于垂直粒度控制(VGC)和并行哈希袋的并行可达性算法,实现高效SCC,在18个图上平均比GBBS快6.0倍。
2023-05-15 cs.DC cs.DS
Faster Approximate Fixed Points of $\ell_\infty$-Contractions
ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)
本文提出一种新的算法,用于寻找ℓ∞-压缩函数的ε-近似不动点,改进了运行时间上界,并结合分解定理,提出更高效的算法,应用于Shapley随机游戏的求解。
2026-04-01 cs.DS
Faster Walks in Graphs: A $\tilde O(n^2)$ Time-Space Trade-off for Undirected s-t Connectivity
在本文中,我们利用Nonaka et al.(2010)的Metropolis型行走,为无向图中的$S$ - $T$ -连通性问题(USTCON)提供了一个更快的解决方案。作为我们的主要结果,我们提出了一个家庭的随机算法USTCON实现了时空积的$S\cdot T = \tilde O(n^2)$在图中的$n$节点和$m$的边缘(其中的$\tilde O$ -符号忽略多对数项)。这改进了Feige(1995)提出的$\tilde O(n m)$的最佳折衷。我们的算法包括部署几个短的大都市型步行,从地标节点分布使用Broder等人的计划。(1994)在修改后的输入图。特别是,我们得到了一个算法运行的时间$\tilde O(n+m)$,在一般情况下,比BFS和DFS的空间效率。我们通过展示如何微调Metropolis类型的步行以匹配性能参数(例如,平均命中时间)的无偏随机游动的任何图,同时保持最坏情况下的界$\tilde O(n^2)$的覆盖时间。
2012-07-10 cs.DS
Path Contraction Faster than $2^n$
针对路径收缩问题此前仅有$2^n\cdot n^{\mathcal{O}(1)}$算法且难以突破的难题,提出时间复杂度为$1.99987^n\cdot n^{\mathcal{O}(1)}$的精确算法,还定义了3不相交连通子图问题并设计其算法作为子例程。
2025-05-20 cs.DM cs.DS
Parallel Graph Connectivity in Log Diameter Rounds
研究了MPC模型中的图连通性问题。在具有$n$节点和$m$边的无向图上,$O(\log n)$轮连通性算法已经已知超过35年。然而,没有更好的复杂性界限的算法是已知的。在这项工作中,我们给出了完全可扩展的,更快的算法的连通性问题,通过参数化的时间复杂度作为一个函数的直径的图形。我们的主要结果是一个$O(\log D \log\log_{m/n} n)$时间连通算法的直径$D$图,使用$Θ(m)$总内存。如果我们的算法可以使用更多的内存,它可以在更少的回合中终止,并且每个处理器的内存没有下限。我们将我们的结果扩展到相关的图问题,如生成森林,寻找DFS序列,精确/近似最小生成森林,瓶颈生成森林。我们还表明,在有向图中实现类似的边界的可达性将意味着更快的布尔矩阵乘法算法。我们介绍几个新的算法思想。我们描述了一个通用的技术,称为双指数速度的问题大小减少,这大致意味着,如果我们可以使用总内存$N$减少一个问题的大小$n$到$n/k$,$k=(N/n)^{Θ(1)}$在一个阶段,那么我们可以解决问题的$O(\log\log_{N/n} n)$阶段。为了实现这种快速减少图的连通性,我们使用多步算法。一个关键的步骤是一个精心构造的截断广播方案,其中每个节点广播邻居集的方式,限制所产生的邻居集的大小。另一个关键步骤是随机的领导者收缩,我们选择了一个比以前许多作品更小的领导者集合。
2018-05-08 cs.DC cs.DS
A simple certifying algorithm for 3-edge-connectivity
提出了一种3边连通性的线性时间证明算法。给定一个无向图G,如果G是3-边连通的,该算法生成一个构造序列作为G的一个正证书。另外,该算法将G分解为3-边连通分支,同时生成每个连通分支的构造序列以及G中的桥和割对的仙人掌表示。所有这些都是通过使用创新的图收缩技术在G上进行一次传递来完成的。此外,图不需要是2-边连通的。
2022-01-29 cs.DS
Faster Planar Graph Algorithms for Connectivity Problems via Meanders
Roma Tre University(罗马第三大学);University of Latvia(拉脱维亚大学)
该研究改进了基于球割分解的动态规划框架,结合曲折系统分析与快速矩阵乘法,得到了平面图连通性问题的更快亚指数算法,优化了曲折线数量上界及多个平面图问题的确定性时间复杂度,包括平面图哈密顿环问题。
2026-10-09 cs.DS
Faster Global Minimum Cut with Predictions
本文研究如何利用先前实例的预测来热启动Karger和Karger-Stein等随机边收缩算法,以加速全局最小割问题的求解,在预测良好时实现近线性时间且对错误预测具有鲁棒性。
2025-03-06 cs.DS
Reconfiguration of graph minors
在重构框架下,我们考虑了目标图$H$是宿主图$G$的{ \em minor}的各种方式,其中$G$的子图可以通过{ \em边收缩}(将边的两个端点替换为与任一端点相邻的任何顶点相邻的新顶点)转换为$H$.等价地,$G$的{ \em $H$ -模型}是$G$的顶点与$H$的顶点的标记,其中相同标记的顶点之间的所有边的收缩导致包含$H$中的所有边的表示的图。我们探索$G$和$H$的属性,这些属性导致连通的{ \em重新配置图},其中节点表示$H$ -模型,并且如果两个节点对应的$H$ -模型因$G$的单个顶点的标签而不同,则两个节点相邻。示出了对$G$或$H$的各种操作以保持连通性。此外,我们证明了图$G$的属性,导致连接的目标图$K_2$,$K_3$和$K_4$,包括一个完整的表征图$G$,导致连接的$K_2$ -模型,以及$G$和其他$H$ -模型之间的关系。
2018-04-24 cs.DM cs.DS math.CO
Graph Sparsification by Edge-Connectivity and Random Spanning Trees
我们提出了新的方法来构建图稀疏--加权子图,其中每个切割具有相同的值作为原始图,高达一个因素的$(1 \pm ε)$。我们的第一种方法独立地采样每个边$uv$,其概率与$u$和$v$之间的边连接性成反比。这种方法产生稀疏因子的事实解决了Benczúr和Karger(2002)提出的一个问题。Hariharan和Panigrahi的同时工作也解决了这个问题。我们的第二种方法构造了一个稀疏形成几个均匀随机生成树的联盟。我们的两种方法都产生具有$O(n \log^2(n)/ε^2)$边的稀疏化器。我们的证明是基于Karger的收缩算法,这可能是独立的利益的扩展。
2010-08-09 cs.DM cs.DS
Parallel Contraction Hierarchies Can Be Efficient and Scalable
本文提出SPoCH,一种高效可扩展的并行收缩层级构建算法,通过重新设计算法和利用并行数据结构,在多种图上实现11-68倍串行加速和3.8-41倍并行加速,同时保持查询性能。
2025-04-23 cs.DC cs.DS
Graph connectivity in log steps using label propagation
最快的确定性算法连接组件需要对数时间,并在并行随机存取机(PRAM)上执行超线性工作。这些算法通过合并和压缩树来维护生成森林,这需要增加内存访问延迟的指针追逐操作,并且仅限于共享内存系统。这些PRAM算法中的许多算法实现起来也非常复杂。另一种流行的方法是“领导者收缩”,其中的挑战是选择一个恒定比例的领导者,这些领导者以高概率与一个恒定比例的非领导者相邻。相反,我们研究标签传播,因为它是确定性的,不依赖于指针追逐。标签传播使用简单的图遍历在组件内交换代表性标签,但它本质上很难在次线性数量的步骤中完成。我们能够解决图连通性的标签传播问题。我们引入了一个令人惊讶的简单框架,确定性图形连接使用标签传播,很容易适应许多计算模型。它传播有向边缘和交替边缘方向,以实现线性边缘计数每一步和次线性收敛。我们提出了新的算法在PRAM,流,和MapReduce的一个简单的,无向图$G=(V,E)$与$n=|V|$顶点,$m=|E|$边。我们的方法需要$O(m)$工作的每一步,但我们只能证明对数收敛的路径图。Liu和Tarjan(2019)建议采取$O(\log n)$步骤或可能的$O(\log^2 n)$步骤。我们把收敛性的证明作为一个开放的问题。
2021-12-07 cs.DC cs.DS
Worst-case Deterministic Fully-Dynamic Planar 2-vertex Connectivity
我们研究动态平面图的$n$顶点,受到边删除,边收缩,边插入面,和分裂的顶点在指定的角落。我们动态地保持这样一个平面图的组合嵌入,受到连接和$2$ -顶点连接(双连接)对顶点之间的查询。当一个查询对是连通的而不是双连通的时,我们会找到第一个和最后一个割顶点来分隔它们。此外,我们允许通过翻转由至多两个顶点连接到图的其余部分的子图的嵌入来对嵌入进行局部改变。我们使用$O(n)$大小的数据结构,支持在确定性、最坏情况、$O(\log^2 n)$时间内的所有查询和更新。在此之前,全动态平面双连通性(受我们的操作集)的最佳界限是一般图的摊销$\tilde{O}(\log^3 n)$,并且具有最坏情况的多对数更新时间的算法仅在部分动态(仅插入或仅删除)设置中已知。
2022-09-28 cs.DS
A Simple Deterministic Algorithm for Edge Connectivity
给出了一个在$m^{1+o(1)}$时间内计算具有$m$边的简单图的边连通度的确定性算法。尽管Henzinger、Rao和Wang [SODA '17]提出的最快确定性算法的运行时间比$O(m\log^{2}m\log\log m)$更快,但我们认为我们的算法在概念上更简单。这种简化的关键工具是扩展器分解。我们利用它在一个非常简单的方式相比,它是如何在以前的文献中使用。
2020-08-19 cs.DS
Local Flow Partitioning for Faster Edge Connectivity
研究了简单无向图的最小割问题,给出了一个确定性的$O(m \log^2 n \log\log^2 n)$时间算法。这改进了$O(m \log^{12} n)$(Kawarabayashi和Thorup,STOC 2015)的最佳先前已知的确定性运行时间和$O(m \log^{3} n)$(Karger,J.ACM 2000)的最佳先前已知的随机化运行时间,尽管Karger的算法可以进一步应用于加权图。此外,我们的结果扩展到平衡有向图,其中有向图的平衡捕获图是如何接近欧拉的。我们的方法是使用Kawarabayashi和Thorup图压缩技术,反复发现低电导削减。为了找到这些切口,他们使用基于扩散的局部算法。相反,我们使用基于流的本地算法,并适当地调整其框架,以与我们的基于流的子例程。基于流动和扩散的方法都有很长的历史,被应用于寻找低电导切割。扩散算法有几种变体,它们自然是局部的,而使流方法局部化则更复杂。一些先前的工作已经证明了基于局部流的算法在改善或清除低电导切割方面的良好特性。然而,我们的流量子程序是第一个既本地又产生低电导切割的子程序。因此,它可能具有独立利益。
2019-11-08 cs.DS
Simpler Sequential and Parallel Biconnectivity Augmentation
对于一个连通图,顶点分隔符是一组顶点,其删除创建至少两个组件,最小顶点分隔符是最小基数的顶点分隔符。顶点连通性是指最小顶点分隔符的大小。对于一个顶点连通度为$k (k \geq 1)$的连通图$G$,连通度扩充是指一个边集合$S$,其扩充到$G$后其顶点连通度增加1。$G$的最小连接性增强是其中$S$最小的连接性增强。在本文中,我们把我们的注意力集中在树的连通性增强。为此,我们提出了一个新的顺序算法的双连通性增强树的简化算法在\cite{nsn}。简单性是在边缘收缩工具的帮助下实现的。这个工具可以帮助我们得到一个保留所有连通性信息的递归子问题。随后,我们提出了一个并行算法,以获得一个最小的连接增强树。我们的并行算法基本上遵循了顺序算法的整体结构。我们的实现是基于CREW PRAM模型与$O(Δ)$处理器,其中$Δ$是指树的最大程度。我们还表明,我们的并行算法是最佳的,其处理器时间积为O(n),其中$n$是一个树的顶点数,这是一个改进的并行算法在\cite{hsu}。
2013-07-06 cs.DS
Practical Minimum Cut Algorithms
无向边权图的最小割问题要求我们将其节点集分成两个块,同时最小化割边的权和。在这里,我们介绍了一个线性时间算法来计算近最小割。我们的算法是基于集群收缩使用标签传播和Padberg和Rinaldi的收缩算法[SIAM评论,1991年]。我们给出了我们的算法的顺序和共享内存并行实现。在真实世界和生成的实例上的大量实验表明,我们的算法发现几乎所有的实例上的最佳切割显着快于其他国家的最先进的算法,而我们的出错率低于其他启发式算法。此外,我们的并行算法表现出良好的可扩展性。
2017-08-27 cs.DC cs.DS
Faster Spectral Sparsification in Dynamic Streams
图形绘制已经成为一种用于处理随时间变化的大量图形的强大技术(即,在过去的几年中,以Ahn,Guha和McGregor(SODA'12)关于通过草图的图形连接的工作开始。在本文中,我们考虑的问题,设计频谱近似图,或频谱稀疏,使用少量的线性测量,与额外的约束,草图承认一个有效的恢复计划。在我们的工作之前,已知的草图算法具有接近最佳的$\tilde O(n)$空间复杂度,但$Ω(n^2)$时间解码(在输入图的所有潜在边缘上的蛮力),或者具有次二次时间,但相当大的$Ω(n^{5/3})$空间复杂度(由于它们依赖于连通性和有效电阻之间相当弱的关系)。在本文中,我们首先展示了如何一个简单的有效电阻和边缘连接之间的关系,导致一个改进的$\widetilde O(n^{3/2})$空间和时间算法,我们显示是一个天然的障碍,连接为基础的方法。我们的主要结果,然后给出了第一个算法,实现次二次恢复时间,即避免暴力解码,并在同一时间nontrivially使用有效的阻力度量,实现$n^{1.4+o(1)}$空间和恢复时间。我们的主要技术贡献是一种新的方法“桶”的输入图的顶点成集群,允许快速恢复的边缘高有效电阻:桶是通过执行球雕刻的输入图使用(近似)其有效的电阻度量。我们认为,这项技术可能是独立的利益。
2019-03-28 cs.DS
Breaking Quadratic Time for Small Vertex Connectivity and an Approximation Scheme
点连通性是一个经典的被广泛研究的问题。给定一个整数$k$,它的目标是决定一个$n$ -节点$m$ -边图是否可以通过移除$k$的顶点而断开。尽管自1974年以来就提出了线性时间算法[Aho,Hopcroft和Ullman],尽管其边缘连通性的兄弟问题在二十多年前就得到了解决[Karger STOC'96],但到目前为止,即使对于$k=4$和$m=O(n)$,也没有顶点连通性算法比$O(n^2)$时间更快。在$m=O(n)$和$k=O(1)$的最简单的情况下,$O(n^2)$界可以追溯到五十年前[Kleitman IEEE Trans. Circuit Theory'69]。对于一般的$k$和$m$,最佳界限是$\tilde{O}(\min(kn^2, n^ω+nk^ω))$。本文对任意$k=O(\sqrt{n})$给出了一个带$\tilde{O}(m+k^{7/3}n^{4/3})$时间的随机Monte Carlo算法。这给出了任何$4\leq k \leq o(n^{2/7})$的{ \em第一次二次时间}界,并改进了所有$k\le n^{0.44}$的所有上述经典界。我们还提出了一个新的随机蒙特卡罗$(1+ε)$近似算法,严格快于以前的Henzinger的2-近似算法[J.算法'97]和所有以前的精确算法。我们的结果的关键是避免计算单源连接,这是需要由所有以前的精确算法,并不知…
2021-02-17 cs.DS
Beyond the Quadratic Time Barrier for Network Unreliability
本文突破网络不可靠性问题的二次时间壁垒,提出结合对偶生成树重要性采样与递归收缩的新FPTAS,将时间复杂度降至$m^{1+o(1)} + \tilde{O}(n^{1.5})$。
2023-07-20 cs.DS
Faster Algorithms for Computing Maximal 2-Connected Subgraphs in Sparse Directed Graphs
连通性相关的概念是图论中的基本兴趣。这一领域在过去的四十年里得到了广泛的关注,但仍有许多问题没有得到解决,特别是有向图。一个有向图是2-边连通的(分别是,2-顶点连接的)如果去除任何边(分别,顶点)使图强连通。本文提出了一种计算给定有向图的极大2-边连通子图和极大2-点连通子图的改进算法。这些问题在35年前被首次研究,自20世纪80年代后期以来,具有m条边和n个顶点的图的$\widetilde{O}(mn)$时间算法被称为。相比之下,无向图的相同问题已知在线性时间内可解。Henzinger等人[ICALP 2015]最近为有向情况引入了$O(n^2)$时间算法,从而改善了密集图的运行时间。我们的新算法在时间上运行$O(m^{3/2})$,这进一步提高了稀疏图的运行时间。2-连通性的概念自然地推广到$k>2$的k-连通性。对于k的常数值,我们扩展了我们的一个算法来计算时间上最大的k-边连接$O(m^{3/2} \log{n})$,再次改进了Henzinger等人[ICALP 2015]在$O(n^2 \log n)$时间上运行的最知名算法。
2017-05-30 cs.DS
Constraint Generation Algorithm for the Minimum Connectivity Inference Problem
给定一个超图$H$,最小连通性推理问题要求在与$H$相同的顶点集上有一个图,它具有最少的边数,使得由$H$的每个超边导出的子图是连通的.这个问题已经得到了很多关注,这些年来,无论是从理论和实践的角度来看,导致几个实施近似,贪婪和启发式算法。关于精确算法,只有混合线性规划(MILP)配方已被实验,所有代表连接约束的图形流的手段。在这项工作中,我们研究了一个约束生成算法的效率,我们迭代地添加切割约束到一个简单的ILP,直到找到一个可行的(和最优的)解决方案。事实证明,我们的方法比以前最好的基于流的MILP算法在随机生成的实例,这表明,约束生成方法也可能是有用的其他优化问题处理连接约束。最后给出了该问题的一个枚举算法的结果。
2019-08-26 cs.DS
Towards Scalable and Practical Batch-Dynamic Connectivity
针对动态连通性问题,提出首个工作高效、支持批量更新且仅用线性空间的并行算法,并首次实现 cluster forest 算法,实验证明其比 HDT 算法大幅节省空间并提升速度。
2024-11-18 cs.DB cs.DC cs.DS
Dynamic graph connectivity with improved worst case update time and sublinear space
本文考虑了具有更快的最坏情况更新时间和次线性空间的全动态图算法。全动态图连通性问题如下:给定一个固定的n个节点集上的图,处理一个在线的边插入、边删除序列,以及形式为“节点a和b之间是否有路径?“2013年,第一个数据结构提出了最坏情况下的每次操作时间,这是n的多对数。在本文中,我们从时间上削减了log n的因子,每次更新的时间复杂度为O(log^4 n)。对于多项式长度的序列,我们的算法回答查询在O(log n/ \log \log n)的时间正确的高概率和使用O(n \log^2 n)字(大小为log n)。这与空间效率最高的图连通性流算法所使用的空间量相匹配。我们还表明,2-边连接可以保持使用O(n log^2 n)的字与摊销的更新时间为O(log^6 n)。
2015-09-22 cs.DS
Contracting a Planar Graph Efficiently
我们提出了一个数据结构,可以保持一个简单的平面图下的边收缩在线性总时间。该数据结构支持邻接查询并提供在$O(1)$时间内对邻居列表的访问。此外,它可以报告所有出现的自环和平行边。通过应用该数据结构,我们可以实现最佳的运行时间递减桥检测,2-边连通,最大3-边连通组件,并找到一个静态平面图的唯一完美匹配的问题。此外,我们提高了几个平面图的问题,包括递减2-顶点和3-边连接的算法的运行时间,我们表明,使用我们的数据结构在黑盒的方式,得到概念上简单的最优算法计算MST和5-着色平面图。
2017-06-30 cs.DS
Fast Distributed Approximation for TAP and 2-Edge-Connectivity
树扩充问题(TAP)是一个基本的网络设计问题,其输入是一个图$G$及其生成树$T$,目标是用$G$的最小边集$Aug$扩充$T$,使得$T \cup Aug$是2-边连通的. TAP已在序贯设置中被广泛研究。加权情况下最著名的近似比2可以追溯到Frederickson和JáJá的工作,SICOMP 1981。最近,Kortsarz和Nutov在TALG 2016中给出了未加权TAP的3/2近似值。最近的突破给出了未加权TAP的近似值1.458 [Grandoni等人,STOC 2018],以及有界权重的近似值优于2 [Adjiashvili,SODA 2017; Fiorini等人,SODA 2018]。在本文中,我们提供了第一个快速分布近似TAP。我们提出了一个分布式的$2$近似加权TAP完成$O(h)$轮,其中$h$是高度的$T$。当$h$是大的,我们展示了一个更快的4-近似算法的未加权的情况下,完成在$O(D+\sqrt{n}\log^*{n})$轮,其中$n$是顶点数和$D$是直径的$G$。我们的结果的直接后果是一个$O(D)$ -轮2-近似算法的最小尺寸的2-边连通生成子图,这显着提高了以前的近似算法的运行时间,和$O(h_{MST}+\sqrt{n}\log^{*}{n})$ -轮3-近似算法的加权情况下,其中$h_{MST}$是高度的MST的图。其他的应用是验证2-边…
2019-05-10 cs.DC cs.DS
Parallel Batch-Dynamic Graph Connectivity
在本文中,我们研究批并行算法的动态连接问题,一个基本的问题,已收到相当大的关注,在顺序设置。最著名的动态连通性的顺序算法是Holm,de Lichtenberg and Thorup(HDT)的优雅水平集算法,它实现了每次边插入或删除的$O(\log^2 n)$分摊时间和每次查询的$O(\log n / \log\log n)$时间。我们设计了一个并行批处理动态连接算法,是工作效率相对于HDT算法小批量大小,是渐近更快的平均批量大小是足够大的。给定一个序列的批量更新,其中$Δ$是所有删除的平均批量大小,我们的算法实现了$O(\log n \log(1 + n / Δ))$预期摊销的工作,每边插入和删除和$O(\log^3 n)$的深度w.h. p。我们的算法回答了一批$k$连接查询在$O(k \log(1 + n/k))$预期的工作和$O(\log n)$深度w.h. p。据我们所知,我们的算法是第一个并行批量动态算法的连接。
2020-05-17 cs.DS
Approximating Directed Connectivity in Almost-Linear Time
Purdue University(普渡大学)
本文提出了一种基于收缩包裹技术的随机算法,用于在几乎线性时间内近似计算有向图的边和顶点连通性。
2025-11-28 cs.DS
Engineering Weighted Connectivity Augmentation Algorithms
本文针对加权连通性增广问题,首次实现了优于2的近似算法,并提出了三种启发式和一种基于ILP的精确方法,实验证明其速度与求解质量均优于现有最优算法。
2024-02-12 cs.DS
Solving connectivity problems parameterized by treedepth in single-exponential time and polynomial space
Cygan等人(FOCS 2011)的突破性结果表明,树宽参数化的连通性问题可以比以前最好的已知时间$\mathcal{O}^*(2^{\mathcal{O}(tw \log(tw))})$更快地解决。使用他们的启发切割\计数技术,他们获得了许多这样的问题的$\mathcal{O}^*(α^{tw})$时间算法。此外,他们证明了这些运行时间是假设强指数时间假设的最佳时间。不幸的是,像其他关于树分解的动态规划算法一样,这些算法也需要指数空间,这被广泛认为是不可避免的。相比之下,对于稍大的参数treedepth,已经有几个算法的例子匹配的时间边界获得的树宽,但只使用多项式空间。然而,这仍然是开放的连接问题。在目前的工作中,我们关闭这一知识差距,应用割\计数技术的小树深度的图形。虽然一般的想法是不变的,我们必须设计新的程序来计算一致的削减解决方案的候选人只使用多项式空间。具体地,我们得到了树深为$d$的图上的连通顶点覆盖、反馈顶点集和Steiner树的时间$\mathcal{O}^*(3^d)$和多项式空间。同样地,我们得到了连通支配集和连通奇圈transmitting的时间$\mathcal{O}^*(4^d)$和多项式空间。
2021-06-25 cs.DS
Finding perfect matchings in bridgeless cubic multigraphs without dynamic (2-)connectivity
本文针对无桥三次多重图的完美匹配问题,提出仅用 link-cut trees 等动态树结构即可实现更简单的 O(n log n) 时间算法,避免了以往方法所需的复杂动态连通性结构。
2024-05-06 cs.DM cs.DS
Contraction Clustering (RASTER): A Very Fast Big Data Algorithm for Sequential and Parallel Density-Based Clustering in Linear Time, Constant Memory, and a Single Pass
Fraunhofer-Chalmers Research Centre for Industrial Mathematics(弗劳恩霍夫-查尔默斯工业数学研究中心);Fraunhofer Center for Machine Learning(弗劳恩霍夫机器学习中心)
RASTER是一种线性时间、常数内存、单次遍历的快速密度聚类算法,适用于大规模数据处理。
2026-01-25 cs.DS cs.LG
Computing the Tutte polynomial in vertex-exponential time
删除-收缩算法可能是最流行的方法计算主机的基本图形不变量,如色,流,和可靠性多项式在图论中,琼斯多项式的交替链接在纽结理论,和分区功能的模型伊辛,波茨,和Fortuin-Kasteleyn在统计物理。在这项工作之前,删除-收缩也是已知的最快的通用算法,这些不变量,运行时间大致成正比的生成树的数量在输入图。在这里,我们给出了一个更快的算法,计算Tutte多项式-因此,所有上述的不变量和更多的-任意图形的时间内的多项式因子的连接顶点集的数量。该算法实际上评估的多元推广的Tutte多项式利用身份由于Fortuin和Kasteleyn。我们还提供了一个多项式空间的算法变体,并给出了类似的结果钟和格雷厄姆的覆盖多项式。该算法的实现优于删除-收缩也在实践中。
2008-04-14 cond-mat.stat-mech cs.DS math.CO
Incremental Exact Vertex Connectivity
Institute of Science and Technology Austria(奥地利科学技术学院)
该研究针对边插入下的顶点连通性维护问题,提出了适用于无向图和有向图的蒙特卡洛随机算法,还给出了基于OMv猜想的条件下界,填补了κ>4时无高效算法的空白。
2026-10-23 cs.DS
Bounded indegree $k$-forests problem and a faster algorithm for directed graph augmentation
针对有向图,提出有界入度k-森林问题的极小极大刻画及O(kδm log n)算法,并利用其将边连通度增广问题复杂度从O(kδ(m+δn)log n)改进至O(kδm log n),无向版本同样适用。
2025-10-15 cs.DM cs.DS math.CO
Parallel Batch-Dynamic Graphs: Algorithms and Lower Bounds
本文研究了在大规模并行计算模型下,在批量边插入和删除的情况下,图的性质的动态维护问题。在这种设置中,图存储在多台机器上,每台机器都具有相对于顶点数的强次线性空间,即,对于某个常数$0 < ε< 1$,$n^ε$。我们的目标是处理成批的更新和查询,其中每批数据都适合一台机器上的恒定轮并行计算,以及减少机器之间的总通信。这一目标对应于随着时间的推移逐渐建立数据库,而在静态环境中获得恒定的问题通信回合的目标对于像无向图连通性这样简单的问题来说是难以捉摸的。我们给出了一个算法的动态图连接在此设置恒定的通信轮和通信成本几乎线性的批量大小。我们的技术结合了一个新的图形收缩技术,一个独立的随机样本提取器相关的样本,以及分布式数据结构支持并行更新和查询批量。我们还说明了动态算法在MPC模型中的力量,显示批量版本的自适应连接问题是$\mathsf{P}$ -完整的集中式设置,但子线性大小的批次可以处理在一个恒定数量的回合。由于我们的方法的广泛适用性,我们相信它代表了一个实际的动机解决目前的困难,设计更有效的大规模并行静态图算法。
2019-08-06 cs.DS
Faster algorithms for packing forests in graphs and related problems
Institute of Science and Technology Austria(奥地利科学技术研究所)
本文提出了一种更高效的算法,用于在图中寻找k条边不相交的森林,并改进了k-forest问题和有向边连通度增强问题的复杂度。
2026-01-23 cs.DS
A $5/4$-Approximation for Two-Edge Connectivity
针对二边连通生成子图问题,提出5/4近似算法,运行时间为多项式,优于先前1.3+ε近似比。
2025-03-28 cs.DS math.CO
TopoBudget: Persistent-Connectivity-Preserving Web Graph Sparsification for Reusable Community Analytics
University of Montana(蒙大拿大学)
TopoBudget是一种保持持久连通性的Web图稀疏化方法,通过提取感知边的持久主干并分配预算,实现多尺度连通性与可复用社区分析,在社区保持和运行效率上优于现有方法。
2026-08-11 cs.DS cs.SI
Robust Contraction Decomposition for Minor-Free Graphs and its Applications
本文证明无 $H$-minor 图的鲁棒收缩分解定理,并据此为多类顶点/边删除问题给出亚指数时间参数化算法或更简算法。
2024-12-05 cs.DM cs.DS math.CO