境界のあるツリー幅のグラフで簡単なグローバル問題と難しいグローバル問題を区別するものは何ですか?
多くのハードグラフ問題は、有界ツリー幅のグラフ上の多項式時間で解くことができます。確かに、教科書は典型的には、例として独立セットを使用しますが、これはローカルの問題です。大まかに言うと、ローカル問題とは、すべての頂点の小さな近傍を調べることで解決策を検証できる問題です。 興味深いことに、グローバルな性質の問題(ハミルトニアンパスなど)でも、有界ツリー幅グラフでは効率的に解決できます。このような問題に対して、通常の動的プログラミングアルゴリズムは、ソリューションがツリー分解の対応するセパレーターを通過できるすべての方法を追跡する必要があります(例[1]を参照)。ランダム化されたアルゴリズム(いわゆるcut'n'countに基づく)は[1]で提供され、改良された(決定論的な)アルゴリズムも[2]で開発されました。 多くのことを言うのが正しいかどうかはわかりませんが、少なくともいくつかのグローバルな問題は、有界ツリー幅のグラフで効率的に解決できます。それでは、そのようなグラフでは難しい問題はどうでしょうか?私はそれらもグローバルな性質のものであると仮定していますが、他に何がありますか?これらの難しいグローバルな問題と、効率的に解決できるグローバルな問題を区別するものは何ですか?たとえば、既知の方法が効率的アルゴリズムを提供できないのはなぜですか。 たとえば、次の問題を検討できます。 エッジの事前色付けの拡張いくつかのエッジが色付けされたグラフが与えられた場合、この色付けをグラフ適切なエッジの色付けに拡張できるかどうかを決定します。k GGGGkkkGGG エッジ事前色付け拡張機能(およびそのリストエッジ色付けバリアント)は、2部の直並列グラフ[3]でNP完全です(このようなグラフのツリー幅は最大2です)。 最小和エッジが着色をグラフ考える、エッジ着色見つけるように場合と、その後、共通の頂点を有する。目的は、色付けの合計であるを最小化することです。χ :E → N E 1 、E 2 χ (E 1)≠ χ (E 2)E ' χ(E )= Σ E ∈ E χ (E )G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)χ:E→Nχ:E→N\chi : E \to \mathbb{N}e1e1e_1e2e2e_2χ(e1)≠χ(e2)χ(e1)≠χ(e2)\chi(e_1) \neq \chi(e_2)E′χ(E)=∑e∈Eχ(e)Eχ′(E)=∑e∈Eχ(e)E'_\chi(E) = \sum_{e \in E} \chi(e) つまり、隣接するエッジが異なる整数を受け取り、割り当てられた数値の合計が最小になるように、グラフのエッジに正の整数を割り当てる必要があります。この問題は、部分的な2ツリー[4](つまり、最大2のツリー幅のグラフ)ではNP困難です。 他のそのような困難な問題には、エッジが互いに素なパスの問題、部分グラフ同型の問題、帯域幅の問題が含まれます([5]とその中の参考文献を参照)。木でも難しい問題については、この質問をご覧ください。 [1] Cygan、M.、Nederlof、J.、Pilipczuk、M.、van Rooij、JM&Wojtaszczyk、JO(2011年10月)。単一の指数関数的な時間でツリー幅によってパラメーター化された接続性の問題を解決します。Foundation of Computer Science(FOCS)、2011 …