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arXiv 2007.11643cs.DS
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空间高效的图核化

Space-Efficient Graph Kernelizations

Frank Kammer, Andrej Sajenko

AI总结:

针对参数化图问题,提出在多项式时间内使用 $O(\rm{poly}(k) \log n)$ 比特内存计算多项式大小核的方法,并通过核级联获得已知最佳核。

摘要:

设 $n$ 为参数化问题规模,$k$ 为参数。我们提出 Feedback Vertex Set、Path Contraction 和 Cluster Editing/Deletion 的核,其大小均关于 $k$ 呈多项式,且可在多项式时间内使用 $O(\rm{poly}(k) \log n)$ 比特(工作内存)计算。通过使用核级联,我们在多项式时间内使用 $O(\rm{poly}(k) \log n)$ 比特获得了已知最佳核。

英文摘要:

Let $n$ be the size of a parameterized problem and $k$ the parameter. We present kernels for Feedback Vertex Set, Path Contraction and Cluster Editing/Deletion whose sizes are all polynomial in $k$ and that are computable in polynomial time and with $O(\rm{poly}(k) \log n)$ bits (of working memory). By using kernel cascades, we obtain the best known kernels in polynomial time with $O(\rm{poly}(k) \log n)$ bits.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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