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DAGが与えられた場合に推移的削減を見つけるためのO（V + E）アルゴリズムを探しています。 これは、可能な限り多くのエッジを削除するため、uからvに到達できる場合、任意のvおよびuに対して、エッジの削除後も到達できます。 これが標準的な問題である場合は、モデルの解決策を示してください。

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私は、長方形包含階層DAGの推移的な削減を見つけるためのアルゴリズムを探しています。つまり、最初の長方形に2番目の長方形が含まれている場合、1つの長方形から別の長方形への有向エッジが存在します。O(|V|+|E|)O(|V|+|E|)O(|V| + |E|) つまり、できるだけ多くのエッジを削除して、uからvに到達できた場合、任意のvとuについて、エッジを削除した後でも到達できるようにします。 四角形は一意であると想定して、DAGを処理します。 これは、たとえば、Srikant / Agrawal 1996からの量的相関ルールマイニングで役立ちます。ここでは、超矩形の祖先に関心があります。近い祖先を決定することは、近い子孫を決定することに似ています。この種のルールマイニングは、Agrawal / Srikant 1994による標準（つまり「ブール」）相関ルールマイニングのAPRIORIアルゴリズムに関連しています。 同様の問題は、標準のDAGの推移的な削減です。これは次のとおり です。DAGの推移的な削減 参考文献 Agrawal、Srikant-相関ルールをマイニングするための高速アルゴリズム（1994） Agrikal、Srikant-大規模なリレーショナルテーブルでの量的相関ルールのマイニング（1996）

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