タグ付けされた質問 「graph-algorithms」

ヒューリスティックを除くグラフのアルゴリズム。

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Metric TSPの近似アルゴリズム
メトリックTSPは以内で近似でき、多項式時間でを近似できないことが知られています。指数時間(たとえば、多項式空間のみでステップ未満)で近似解を見つけることについて何か知られていますか?たとえば、距離が最大ツアーを見つけることができる時間と空間は何ですか?1231.51.51.5 2n1.1×OPT123122123122123\over 1222n2n2^n1.1 × O PT1.1×OPT1.1\times OPT

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ソリューションの一意性により見つけやすくなる例
複雑度クラスは、最大で1つの計算パスを受け入れる多項式時間非決定性チューリングマシンによって決定できるN P問題で構成されます。つまり、ソリューションは、この意味でユニークです。すべての可能性は非常に低いと考えられているU Pの -problemsがであるPによってため、ヴァリアント-Vazirani定理これが崩壊暗示N P = R Pを。UPUP\mathsf{UP}NPNP\mathsf{NP}UPUP\mathsf{UP}PP\mathsf{P}NP=RPNP=RP\mathsf{NP}=\mathsf{RP} 一方、問題は -completeであるとは知られていないため、独自のソリューション要件により、さらに簡単になっていることが示唆されます。UPUP\mathsf{UP}NPNP\mathsf{NP} 一意性の仮定がアルゴリズムの高速化につながる例を探しています。 たとえば、グラフに一意の最大クリークがあることがわかっている場合、グラフの問題を見て、グラフの最大クリークをより速く見つけることができますか(おそらく指数関数的な時間で)。一意の彩色性、一意のハミルトニアンパス、一意の最小支配セットなどはどうでしょうか。kkk 一般的に、我々はユニークな解のバージョンを定義することができます任意の にそれらを縮小、-complete問題を。一意性の仮定を追加するとアルゴリズムが高速になることは、それらのいずれかで知られていますか?(それがまだ指数関数のままであることを許可します。)U PNPNP\mathsf{NP}UPUP\mathsf{UP}

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最先端の最大流量アルゴリズムは実用的ですか?
最大流量の問題については、非常に高度なアルゴリズムがいくつかあり、少なくとも1つは昨年と同様に開発されたようです。O(mn)時間以上の Orlinの最大フローは、O(VE)で実行されるアルゴリズムを提供します。 一方、私が最もよく実装していると思われるアルゴリズムは次のとおりです(徹底的な検索を行ったとは主張していません;これは単なる観察からです)。 エドモンズ・カープ:、O(VE2)O(VE2)O(VE^2) プッシュラベル:またはO (V 3) FIFO頂点選択を使用して、O(V2E)O(V2E)O(V^2 E)O(V3)O(V3)O(V^3) ディニックのアルゴリズム:。O(V2E)O(V2E)O(V^2 E) 漸近的な実行時間の優れたアルゴリズムは、現実の問題のサイズに対して実際的ではありませんか?また、「動的ツリー」はかなりの数のアルゴリズムに関係していると思います。これらは実際に使用されていますか? 注:この質問はもともと、ここでスタックオーバーフローについて尋ねられましたが、ここでより適切だと言われました。 編集:cs.stackexchangeに関連する質問、特に動的ツリー(別名リンクカットツリー)を使用するアルゴリズムについて質問しました。これは、この質問をフォローしている人々にとって興味深いものです。

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PLANARITYの最も単純な多項式アルゴリズムとは何ですか?
グラフを平面に描画できるかどうかを多項式時間で決定するいくつかのアルゴリズムがあり、多くは線形の実行時間で行われます。しかし、クラスで簡単かつ迅速に説明でき、PLANARITYがPであることを示す非常に単純なアルゴリズムを見つけることができませんでした。ご存知ですか? 必要に応じて、クラトフスキーまたはファリーの定理を使用できますが、グラフのマイナー定理のような深いものは使用できません。また、実行時間を気にせず、単に多項式を求めます。 以下は、これまでの3つの最良のアルゴリズムであり、単純さ/詳細な理論が不要なトレードオフを示しています。 アルゴリズム1:我々はグラフが含まれているかどうかをチェックすることができることを使用してまたはK 3 、3多項式時間でマイナーなように、私たちは深い理論を用いて、非常に単純なアルゴリズムを取得します。(この理論は、Saeedが指摘したように、すでにグラフの埋め込みを使用しているため、これは実際のアルゴリズム手法ではなく、グラフのマイナー定理を既に知っている/受け入れている学生に伝えるのは簡単なことです)K5K5K_5K3,3K3,3K_{3,3} アルゴリズム2 [誰かの答えに基づく]:3連結グラフを処理するのに十分であることが容易にわかります。これらについては、顔を見つけて、トゥッテの春の定理を適用します。 アルゴリズム3 [Juhoが推奨]:Demoucron、MalgrangeおよびPertuiset(DMP)アルゴリズム。サイクルを描くと、残りのグラフのコンポーネントはフラグメントと呼ばれ、適切な方法でそれらを埋め込みます(その間、新しいフラグメントを作成します)。このアプローチは、他の定理を使用しません。

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定理によって簡単になった、見苦しいアルゴリズムの問​​題
次の現象が発生する良い例を探しています:(1)アルゴリズムの問​​題は、定義から動作し、標準の結果のみを使用してそれを解決したい場合、困難に見えます。(2)一方、(それほど標準的ではない)定理を知っていれば簡単になります。 これの目標は、理論分野以外の人(ソフトウェアエンジニア、コンピューターエンジニアなど)であっても、より多くの定理を学ぶことが役立つことを生徒に説明することです。以下に例を示します。 質問:整数与えられた場合、頂点接続性がk、エッジ接続性がl、最小次数がdであるようなn頂点グラフが存在しますか?n,k,l,dn,k,l,dn, k, l, dnnnkkklllddd パラメーターが指定された数値と正確に等しいことを必要とすることに注意してください。それらは単なる境界ではありません。これをゼロから解決したい場合は、かなり難しく見えるかもしれません。一方、次の定理に精通している場合(B. Bollobasの極値グラフ理論を参照)、状況はまったく異なります。 定理:レッツ整数です。次の条件のいずれかが満たされている場合にのみ、頂点接続性k、エッジ接続性l、および最小次数 dのn頂点グラフが存在します。n,k,l,dn,k,l,dn, k, l, dnnnkkklllddd 、 0≤k≤l≤d&lt;⌊n/2⌋0≤k≤l≤d&lt;⌊n/2⌋0\leq k\leq l \leq d <\lfloor n/2 \rfloor 1≤2d+2−n≤k≤l=d&lt;n−11≤2d+2−n≤k≤l=d&lt;n−11\leq 2d+2-n\leq k\leq l = d< n-1 k = l = d= n − 1。k=l=d=n−1.k=l=d=n-1. これらの条件は非常に簡単にチェックでき、入力パラメーター間の単純な不等式であるため、存在の質問に簡単に答えることができます。さらに、定理の証明は建設的であり、建設の問題も解決します。一方、この結果は十分に標準的なものではないため、誰もがそれについて知っていることを期待できます。 (それほど標準ではない)定理を知っているとタスクが大幅に簡素化されるという、この精神でさらに例を提供できますか?

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なぜ「トポロジカルソート」がトポロジカルなのですか?
「トポロジカルソート」が「トポロジカル」と呼ばれるのはなぜですか?それは、頂点やエッジを変更せずに順序を決定しているというだけの理由ですか?ドーナツとコーヒーカップはトポロジー的に同等ですか?なぜ「依存ソート」などと呼ばれないのですか?なぜ「トポロジカル」なのですか?私は不思議に思っています。

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有向グラフで非共有エッジの最大数を一緒に含むサイクルを見つける方法は?
私はコンピューター科学の理論家ではありませんが、この現実の問題はここにあると思います。 問題 私の会社には、全国にいくつかのユニットがあります。 従業員に別のユニットで作業する可能性を提供しました。しかし、条件があります:ユニットの労働者の総数は変更できません。 つまり、誰かが自分の場所を望んでいる場合、従業員が自分の部署を離れることを許可します。 (架空の)リクエストデータの例: Name Origin Destination Maria 1 -&gt; 2 Marcos 2 -&gt; 3 Jones 3 -&gt; 4 Terry 4 -&gt; 5 Joe 5 -&gt; 6 Rodrigo 6 -&gt; 1 Barbara 6 -&gt; 1 Marylin 1 -&gt; 4 Brown 4 -&gt; 6 Benjamin 1 -&gt; 3 Lucas …

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「グラフは製品です」の複雑さ
この質問は純粋な好奇心から生じます(文字列をシャッフル解除することを考えているときに思いつきましたが、実際に関連しているかどうかはわかりません)。 さまざまなグラフ製品がありますが、ここではそれらに興味があります。グラフが自明でない製品と同型かどうかを判断する複雑さは何ですか?(確かにデカルト積についてK = K ◻ 1 1つの頂点を有するグラフです。)KKKK=K□1K=K◻1K = K \square 1111 ウィキペディアの「因子グラフ」と「グラフ因子分解」のページを見ましたが、どちらも関連していないようです。この問題は別の名前で知られていますか?

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固定グラフが別のグラフのマイナーであるかどうかを判断する複雑さ
結果ロバートソンとシーモアが実証固定されたグラフかどうかを試験するためのアルゴリズムをGはマイナーである。このトピックに関する2つ半の質問があります。O (n3)O(n3)O(n^3)GGGHHH 1)それ以来、このアルゴリズムに改善があったようです。現在最も有名なアルゴリズムは何ですか? 2a)人々は何が最適な範囲であると推測していますか? 固定面に埋め込むためのMoharのアルゴリズムと認識するための河原林のアルゴリズム -apexグラフはkkk、線形時間で禁じられて未成年者で特徴付けグラフのメンバーシップを決める最後の質問をやる気に: 2b)これを線形時間で行えると疑う理由はありますか? もちろん、誰かが既に線形時間アルゴリズムを考え出した場合、最後の2つの質問はばかげています。:)

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逆グラフスペクトル問題?
通常、グラフを作成してから、隣接行列(またはラプラシアンのような近親)固有値分解(グラフのスペクトルとも呼ばれます)について質問します。 しかし、逆の問題はどうですか?固有値が与えられた場合、このスペクトルを持つグラフを(効率的に)見つけることができますか?nnn 私は一般的にこれを行うのは難しいと思います(そしてGIと同等かもしれません)が、いくつかの条件を少し緩和するとどうなりますか?固有値の多重度がないという条件を作成するとどうなりますか?距離メトリックによって「近い」スペクトルを持つグラフを許可するのはどうですか? 任意の参照またはアイデアを歓迎します。 編集: Sureshが指摘しているように、自己ループを持つ無向の重み付きグラフを許可すると、この問題は非常に簡単になります。私は、無向、無加重の単純なグラフのセットで答えを得たいと思っていましたが、単純な無加重の有向グラフにも満足しています。

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最小フリップ接続の問題
今日、GPSで遊んでいる間に次の問題を作成しました。ここにあります : LET、このような場合に有向グラフであり、次に、すなわち、、基礎となる無向グラフの向きです。次の操作を検討してください。E = (U 、V )∈ E (V 、U )∉ E GG (V、E)G(V,E)G(V,E)E = (U 、V )∈ Ee=(u,v)∈Ee=(u,v) \in E(V 、U )∉ E(v,u)∉E(v,u) \notin EGGG Fl i p (u 、v )Flip(あなたは、v)Flip(u,v):エッジをエッジ置き換えます(v 、u )(u 、v )(あなたは、v)(u,v)(v 、u )(v、あなたは)(v,u) U N Di r e c t (u 、v )あなたはnd私rect(あなたは、v)undirect(u,v):エッジ無向にします(u 、v )(あなたは、v)(u,v) …

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安定結婚問題のインスタンスの安定結婚の最大数はいくらですか?
安定した結婚の問題:http : //en.wikipedia.org/wiki/Stable_marriage_problem SMPのインスタンスでは、Gale-Shapleyアルゴリズムによって返されるものとは別に、他の多くの安定した結婚が可能であることを認識しています。しかし、男性/女性の数だけが与えられた場合、次の質問をします-安定した結婚の最大数を与える選好リストを構築できますか?そのような数の上限は何ですか?nnn

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グラフのコアを計算するための最も正確なアルゴリズムは何ですか?
Hからそれ自体への準同型が全単射である場合、グラフHはコアです。Hがコアであり、GからHへの準同型がある場合、GのサブグラフHはGのコアです 。http://en.wikipedia.org/wiki/Core_%28graph_theory%29 グラフGが与えられた場合、そのコアを見つけるための最もよく知られている正確なアルゴリズムは何ですか?

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結合木問題のランダム化されたクエリの複雑さ
チャイルズらによる2003年の重要な論文。「結合木問題」を導入しました。これは、私たちが知っているような他のどのような問題とも異なる指数関数的量子高速化を認める問題です。この問題では、次の図のような指数関数的に大きなグラフが与えられます。これは、深さがnの2つの完全な二分木で構成され、その葉はランダムサイクルで互いに接続されています。ENTRANCE頂点のラベルが提供されます。また、任意の頂点のラベルを入力として与え、その隣接のラベルを伝えるオラクルも提供されます。私たちの目標は、EXIT頂点を見つけることです(これは、ENTRANCE頂点以外のグラフ内の唯一の次数2の頂点として容易に認識できます)。ラベルは長いランダムな文字列であると想定できるため、圧倒的な確率で、ENTRANCE頂点以外の頂点は、oracleによって与えられます。 チャイルズら。クォンタムウォークアルゴリズムは、このグラフを簡単にたどり、poly(n)ステップ後にEXIT頂点を見つけることができることを示しました。対照的に、彼らはまた、任意の古典的なランダム化アルゴリズムが高い確率でEXIT頂点を見つけるためにexp(n)ステップを必要とすることを示しました。彼らは下限をΩ(2 n / 6)と述べたが、彼らの証明を詳しく調べるとΩ(2 n / 2)が得られると思う。直感的には、これは圧倒的な確率で、グラフ上のランダムウォーク(自己回避ウォークなど)が指数関数的な時間にわたって広大な中間領域で立ち往生するためです。 、EXITから離れる方向に向いている非常に多くのエッジは、それを中央に向かって押し戻す「反発力」として機能します。 彼らが議論を形式化した方法は、それが〜2 n / 2の頂点を訪れるまで、ランダム化されたアルゴリズムがグラフ内でサイクルを見つけさえしないことを示すことでした:今まで見られた誘導部分グラフは、 EXIT頂点の位置に関する情報。 この問題のランダム化されたクエリの複雑さをより正確に特定することに興味があります。私の質問はこれです: 誰でも〜2 n未満のステップでEXIT頂点を見つける古典的なアルゴリズムを思いつくことができますか?---たとえば、O(2 n / 2)、またはO(2 2n / 3)で?あるいは、誰かがΩ(2 n / 2)より良い下限を与えることができますか? (誕生日の逆説では、O(2 n / 2)ステップ後のグラフでサイクルを見つけるのは難しくありません。問題は、EXIT頂点がどこにあるかについての手がかりを得るためにサイクルを使用できるかどうかです。) 誰かがΩ(2 n / 2)を超えて下限を改善できるなら、私の知る限り、これはランダムなクエリの複雑さが√Nより大きい指数量子高速化を伴うブラックボックス問題の最初の証明可能な例を提供します。(N〜2 nは問題のサイズです。) 更新: Andrew Childsから、このノートでは、FennerとZhangが、結合ツリーのランダム化された下限をΩ(2 n / 3)に明示的に改善することを学びました。彼らが(指数関数的に小さな)成功確率ではなく、一定の受け入れ確率を受け入れるなら、Ω(2 n / 2)までさらに限界を改善できると思います。

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特性評価は良好だが、多項式時間アルゴリズムはない最適化問題
次の形式の最適化問題を検討してください。ましょう、文字列にマッピング多項式時間計算可能関数である有理数に。最適化の問題はこれです:ビット文字列上の最大値は何ですか?x f (x )n xf(x)f(x)f(x)xxxf(x)f(x)f(x)nnnxxx が成り立つよう な別の多項式時間計算可能関数がある場合、そのような問題にはミニマックスの特性があるとしましょう。ここで、xはすべてのnビット文字列で実行され、yはすべてのmビット文字列で実行されます。nとmは異なる場合がありますが、多項式的に関連しています。max x f (x )= min y g (y )x n y m n mgggmaxxf(x)=minyg(y)maxxf(x)=minyg(y)\max_x f(x) = \min_y g(y)xxxnnnyyymmmnnnmmm 多くの自然で重要な最適化問題には、このようなミニマックスの特性があります。いくつかの例(特性化の基礎となる定理を括弧内に示します): 線形計画法(LP双対性Thm)、 最大流量 (Max Flow Min Cut Thm)、 最大2部一致 (Konig-Hall Thm)、 最大非2部一致 (TutteのThm、Tutte-Berge式)、 有向グラフの最大ディスジョイントアーボレッセンス (エドモンドの分断分岐Thm)、 無向グラフの最大スパニングツリーパッキング (TutteのツリーパッキングThm)、 森林による最小被覆 (ナッシュウィリアムズThm)、 最大有向カットパッキング (Lucchesi-Younger Thm)、 最大2マトロイド交差 (マトロイド交差点) Thm)、 …

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