คำถามติดแท็ก graph-algorithms

อัลกอริทึมบนกราฟไม่รวมฮิวริสติก

6
เมื่อใดที่อัลกอริทึมทั้งสองพูดว่า "คล้ายกัน"
ฉันไม่ได้ทำงานในทางทฤษฎี แต่งานของฉันต้องการการอ่าน (และความเข้าใจ) เอกสารทางทฤษฎีทุกครั้ง เมื่อฉันเข้าใจผลลัพธ์ (ชุด) ฉันจะพูดถึงผลลัพธ์เหล่านี้กับคนที่ฉันทำงานด้วยซึ่งส่วนใหญ่ไม่ทำงานในทางทฤษฎีเช่นกัน ในช่วงหนึ่งของการสนทนาคำถามต่อไปนี้เกิดขึ้น: เมื่อใดที่ไม่บอกว่าอัลกอริธึมที่ให้มาสองตัวนั้น "คล้ายกัน"? ฉันหมายถึงอะไร "คล้ายกัน"? ให้เราบอกว่าอัลกอริธึมทั้งสองนั้นมีความคล้ายคลึงกันถ้าคุณสามารถเรียกร้องข้อใดข้อหนึ่งต่อไปนี้ในกระดาษโดยไม่ทำให้ผู้ตรวจสอบเกิดความสับสน / น่ารำคาญ (ให้คำจำกัดความที่ดีขึ้น) การอ้างสิทธิ์ 1. "อัลกอริทึมซึ่งคล้ายกับอัลกอริทึมBก็สามารถแก้ปัญหาX ได้เช่นกัน "AAABBBXXX อ้างสิทธิ์ 2 "อัลกอริทึมของเราคล้ายกับอัลกอริทึม "CCC ขอผมเจาะจงหน่อยหน่อย สมมติว่าเรากำลังทำงานกับอัลกอริธึมกราฟ เงื่อนไขแรกที่จำเป็นบางประการสำหรับอัลกอริทึมทั้งสองจะคล้ายกัน: พวกเขาจะต้องแก้ไขปัญหาเดียวกัน พวกเขาจะต้องมีความคิดที่ใช้งานง่ายในระดับสูงเดียวกัน ตัวอย่างเช่นการพูดคุยเกี่ยวกับการสำรวจเส้นทางด้วยกราฟการสำรวจเส้นทางแบบกว้างแรกและลึกแรกตรงตามเงื่อนไขสองข้อข้างต้น สำหรับการคำนวณเส้นทางที่สั้นที่สุดอัลกอริธึมที่กว้างที่สุดและ Dijkstra เป็นไปตามเงื่อนไขสองประการข้างต้น เป็นต้น เงื่อนไขเหล่านี้เพียงพอหรือไม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสมมติว่าอัลกอริธึมสองประการเป็นไปตามเงื่อนไขที่จำเป็นเพื่อให้คล้ายคลึงกัน คุณจะเรียกมันว่าคล้ายกันได้ไหมถ้า พวกมันมีประสิทธิภาพแบบซีมโทติคแตกต่างกันอย่างไร สำหรับการเรียนพิเศษของกราฟหนึ่งขั้นตอนวิธีการต้องเวลาในขณะที่คนอื่น ๆ ต้องใช้O ( n 1 / 3 )Ω (n)Ω(n)\Omega(n)โอ(n1 /3)O(n1/3)O(n^{1/3})เวลาหรือไม่ …

1
ทำให้การย่อยสลายต้นไม้ที่มีความกว้างน้อยที่สุดโน้มตัวในเวลาพหุนาม
ในฐานะที่เป็นที่รู้จักกันดีต้นไม้สลายตัวของกราฟประกอบด้วยต้นไม้Tกับถุงที่เกี่ยวข้องT v ⊆ V ( G )สำหรับแต่ละจุดสุดยอดv ∈ V ( T )GGGTTTTv⊆V(G)Tv⊆V(G)T_v \subseteq V(G)v∈V(T)v∈V(T)v \in V(T)ซึ่งเป็นไปตามเงื่อนไขต่อไปนี้: จุดยอดของทุกจุดเกิดขึ้นในถุงTGGGTTT T สำหรับทุก ๆ ขอบของGGGจะมีถุงบรรจุจุดปลายทั้งสองของขอบ ทุกจุดสุดยอด , กระเป๋าที่มีโวลต์ทำให้เกิดทรีย่อยที่เกี่ยวโยงกันของTv∈V(G)v∈V(G)v \in V(G)vvvTTT นอกจากนี้เรายังอาจเรียกร้องเงื่อนไขต่อไปนี้ที่เรียกว่าleannessจากการย่อยสลายของเรา: สำหรับกระเป๋า , T bของTทุกคู่หากA ⊆ T aและB ⊆ T bด้วย| A | = | B | = k , จากนั้น a) มีkจุดยอด - …

2
การค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดด้วยอัลกอริทึมของ Eppstein
ฉันพยายามที่จะหาว่ากราฟเส้นทางP(G)P(G)P(G)ตามอัลกอริทึมของ Eppstein ในบทความนี้ทำงานอย่างไรและฉันสามารถสร้างเส้นทางที่สั้นที่สุดkkkจากsssถึงtttด้วยการสร้างฮีปที่สอดคล้องกันH(G)H(G)H(G)ได้อย่างไร จนถึงตอนนี้: out(v)out(v)out(v)มีขอบทั้งหมดออกจากจุดสุดยอดvvvในกราฟGGGที่ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางที่สั้นที่สุดในGGGGพวกเขาจะได้รับคำสั่งจากกอง "เสียเวลา" ที่เรียกว่าδ(e)δ(e)\delta(e)เมื่อใช้ขอบนี้แทนที่จะเป็นหนึ่งในเส้นทางที่สั้นที่สุด โดยใช้ Dijkstra ฉันหาเส้นทางที่สั้นที่สุดเพื่อทุกจุดสุดยอดจากเสื้อttt ฉันสามารถคำนวณโดยการใช้ความยาวของขอบ + (ค่าของจุดสุดยอดหัว (ที่ขอบกำกับชี้) ที่ -. ค่าของยอดหาง (ที่ขอบกำกับจะเริ่มต้น) ถ้าเป็นมัน ไม่ได้อยู่ในเส้นทางที่สั้นที่สุดหากเป็น= 0มันอยู่ในเส้นทางที่สั้นที่สุด>0>0> 0=0=0= 0 ตอนนี้ผมสร้าง 2 นาทีกองโดย heapifying ชุดของขอบo ยูที( วี)ตามที่พวกเขาδ ( E )สำหรับการใด ๆวี∈ Vที่รากo U T r o o t ( v )มีลูกเพียงคนเดียว (= ทรีย่อย)Hout(v)Hout(v)H_{out}(v)out(v)out(v)out(v)δ(e)δ(e)\delta(e)v∈Vv∈Vv \in Voutroot(v)outroot(v)outroot(v) เพื่อที่จะสร้างผมแทรกo ยูทีR …

1
ปัญหากราฟประเภทกำกับชื่อนี้คืออะไร?
ใช้กราฟกำกับที่ขอบตกแต่งด้วยจำนวนธรรมชาติ เราต้องการชุดของเส้นทางทั้งหมดระหว่างสองจุดยอดและให้ขอบแต่ละเส้นที่ต่อเนื่องในเส้นทางนั้นถูกตกแต่งด้วยจำนวนธรรมชาติที่มากกว่าจำนวนธรรมชาติที่ตกแต่งขอบก่อนหน้าGGGPPPv1v1v_1v2v2v_2 แอปพลิเคชั่นนี้จะเป็นตารางรถบัสหรือรถไฟ หากคุณกำลังพยายามที่จะกำหนดเส้นทางที่แตกต่างระหว่างสองเมืองจากการถ่ายโอนระหว่างสถานี (คุณไม่สามารถขึ้นรถไฟขบวนที่สองที่จะออกเดินทางก่อนที่รถไฟขบวนแรกมาถึง) ฉันได้รับการเรียกว่า "กราฟที่กำหนด" อย่างไม่เป็นทางการ แต่ฉันไม่รู้ว่าชื่อนี้ในวรรณคดีคืออะไร การอ้างถึงอัลกอริธึมที่เกี่ยวข้องกับเรื่องนี้ก็เป็นที่สนใจเช่นกัน

1
2FA ระบุความซับซ้อนของ k-Clique หรือไม่
ในรูปแบบที่เรียบง่าย: หุ่นยนต์ จำกัด สองทางสามารถรับรู้กราฟ -vertex ที่มีรูปสามเหลี่ยมที่มีสถานะหรือไม่?vvvo(v3)o(v3)o(v^3) รายละเอียด ที่สนใจของที่นี่มีกราฟ -vertex เข้ารหัสโดยใช้ลำดับของขอบแต่ละขอบเป็นคู่ของจุดที่แตกต่างจาก\}vvv{0,1,…,v−1}{0,1,…,v−1}\{0,1,\dots,v-1\} สมมติว่าเป็นลำดับของออจำกัด แบบสองทาง (deterministic หรือ nondeterministic) เช่นนั้นจดจำ -Clique บนกราฟอินพุต -vertex และมีรัฐ คำถามทั่วไปคือ:หรือไม่(Mv)(Mv)(M_v)MvMvM_vkkkvvvs(v)s(v)s(v)s(v)=Ω(vk)s(v)=Ω(vk)s(v) = \Omega(v^k) ถ้าและสำหรับหลายอนันต์ดังนั้น NL ≠ NP หักทะเยอทะยานผมจึงเงื่อนไขที่ว่าได้รับการแก้ไขและกรณีเป็นครั้งแรกขี้ปะติ๋วหนึ่งk=k(v)=ω(1)k=k(v)=ω(1)k = k(v) = \omega(1)s(v)≥vk(v)s(v)≥vk(v)s(v) \ge v^{k(v)}vvvkkkk=3k=3k=3 พื้นหลัง ออโตเมติก จำกัด แบบสองทาง (2FA) เป็นเครื่องทัวริงที่ไม่มีพื้นที่ทำงานมีเพียงจำนวนสถานะภายในที่แน่นอนเท่านั้น แต่สามารถย้ายหัวอินพุตแบบอ่านอย่างเดียวไปมาได้ ในทางตรงกันข้ามหุ่นยนต์ จำกัด (1FA) ชนิดปกติจะย้ายหัวอินพุตแบบอ่านอย่างเดียวในทิศทางเดียวเท่านั้น ออโตไฟไนต์สามารถ จำกัด (DFA) หรือ nondeterministic …

2
ให้กราฟฟรี 4 รอบ
ปัญหา -cycle เป็นดังนี้:kkk เช่น:ไม่มีทิศทางกราฟกับGGGnnn vertices and up to (n2)(n2)n \choose 2 edges. Question: Does there exist a (proper) kkk-cycle in GGG? Background: For any fixed kkk, we can solve 2k2k2k-cycle in O(n2)O(n2)O(n^2) time. Raphael Yuster, Uri Zwick: Finding Even Cycles Even Faster. SIAM J. Discrete Math. 10(2): 209-222 (1997) However, …

1
รุ่นที่หนาแน่นของอัลกอริทึมของ Kruskal นี้เป็นที่รู้จักกันดีหรือไม่?
ประมาณหนึ่งปีที่ผ่านมาเพื่อนและฉันคิดถึงวิธีการใช้อัลกอริทึมของ Kruskal สำหรับกราฟที่มีความหนาแน่นสูงกว่าผูกไว้โดยทั่วไป โดยเฉพาะเราจะได้รับในทุกกรณีซึ่งคล้ายกับ Prim's เมื่อนำมาใช้โดยใช้เมทริกซ์ adjacencyΘ ( n 2 )O ( m บันทึกม. )O(ม.เข้าสู่ระบบ⁡ม.)O(m \log m)Θ ( n2)Θ(n2)\Theta(n^2) ฉันโพสต์เล็กน้อยเกี่ยวกับอัลกอริทึมในบล็อกของฉันรวมถึงรหัส C ++ และการวัดประสิทธิภาพ แต่นี่เป็นแนวคิดทั่วไป: รักษาหนึ่งโหนดตัวแทนสำหรับแต่ละองค์ประกอบที่เชื่อมต่อ เริ่มแรกโหนดทั้งหมดเป็นตัวแทนของตัวเอง รักษาเวกเตอร์dist[i]ดังกล่าวว่าสำหรับทุกองค์ประกอบมีองค์ประกอบข้ามขอบเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจะมีน้ำหนักเบาii เมื่อค้นหาขอบที่เบาที่สุดที่ข้ามพาร์ทิชันให้หาiน้ำหนักที่ลดลงdist[i]ในเวลาเชิงเส้น เมื่อเข้าร่วมสององค์ประกอบและปรับเปลี่ยนถ้อยคำเมทริกซ์เช่นว่าตอนนี้สำหรับทุกส่วนkและเครื่องหมายฉันไม่ได้เป็นตัวแทนขององค์ประกอบที่เชื่อมต่ออีกต่อไป ( ตอนนี้เหลือเพียงjเท่านั้น)c j A A i , k = min { A i , k , A j , k } …

1
การสลายตัวแบบแยกส่วนและความกว้างกลุ่ม
ฉันพยายามที่จะเข้าใจแนวคิดบางอย่างเกี่ยวกับการแยกส่วนแบบแยกส่วนและกราฟความกว้างกลุ่ม ในบทความนี้ ("ในกราฟ P4-ระเบียบ") มีหลักฐานของวิธีการแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพเช่นจำนวน clique หรือหมายเลขรงค์โดยใช้การสลายตัว Modular การแก้ปัญหาเหล่านี้โดยการเขียน (โดยใช้ผลรวมไม่รวมหรือแยกอิสระ) กราฟสองกราฟ G1, G2 นั้นง่ายเมื่อคุณรู้คำตอบสำหรับ G1 และ G2 เนื่องจากกราฟเฉพาะบนการสลายตัวของกราฟ P4-ระเบียบเป็นกราฟที่ถูกล้อมรอบ (เช่น C5, P5, ฯลฯ ) มันง่ายที่จะแก้มันสำหรับ "เคสฐาน" เหล่านี้จากนั้นจึงแก้ปัญหาสำหรับการจัดองค์ประกอบ ดังนั้นด้วยการใช้ทรีย่อยสลายมันเป็นไปได้ที่จะแก้ปัญหาเหล่านี้ในเวลาเชิงเส้น แต่ดูเหมือนว่าเทคนิคนี้จะใช้ได้กับคลาสกราฟใด ๆ ที่กำหนดขอบเขตกราฟไว้ จากนั้นฉันก็พบบทความนี้ "ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้นเวลาที่แก้ไขได้เชิงเส้นบนกราฟของความกว้างของกลุ่มความกว้างของขอบเขต" ซึ่งดูเหมือนจะทำให้เป็นเรื่องทั่วไปที่ฉันกำลังมองหา แต่ฉันไม่เข้าใจมันเป็นอย่างดี คำถามของฉันคือ: 1-จะเทียบเท่ากับการบอกว่ากราฟไพรม์ของแผนภูมิการสลายตัวถูกล้อมรอบ (เช่นในกรณีกราฟ P4-ระเบียบเรียบร้อย) และบอกว่ากราฟมีคุณสมบัติ "Clique-Width" 2-ในกรณีที่คำตอบสำหรับ1คือไม่ใช่ดังนั้น: มีผลใด ๆ เกี่ยวกับคลาสของกราฟที่มีขอบเขตกราฟกำหนดช่วงเวลา (เช่นในกราฟ P4 เรียบร้อย) และทำให้เกิดปัญหาการหาค่าเหมาะที่สุดเช่นหมายเลข clique-solvable …

5
การอ้างอิงสำหรับการแยกส่วนประกอบแบบแยกส่วน
กระดาษ / หนังสืออะไรที่ดีที่จะเข้าใจพลังของการสลายตัวแบบแยกส่วนและคุณสมบัติของมัน? ฉันสนใจเป็นพิเศษในด้านอัลกอริทึมของการแยกส่วนประกอบแบบแยกส่วน ฉันได้ยินมาว่ามีความเป็นไปได้ที่จะพบการแยกส่วนประกอบแบบแยกส่วนของกราฟในเวลาเชิงเส้น มีอัลกอริธึมที่ค่อนข้างง่ายสำหรับเรื่องนี้หรือไม่? อัลกอริธึมที่ไม่ค่อยมีประสิทธิภาพ แต่ง่ายกว่านี้อย่างไร

3
Super Mario Flows ใน NP?
หนึ่งส่วนขยายแบบคลาสสิกของปัญหา max-flow คือปัญหา "max-flow ตลอดเวลา": คุณจะได้รับ digraph สองโหนดที่มีความแตกต่างเป็นแหล่งที่มาและ sink ซึ่งแต่ละส่วนโค้งมีสองพารามิเตอร์ความจุต่อ หน่วยเวลาและความล่าช้า คุณยังจะได้รับเป็นเวลาขอบฟ้าTเป้าหมายคือการคำนวณการไหลในช่วงเวลาที่ได้รับจำนวนเงินสูงสุดของวัสดุจากแหล่งที่อ่างล้างจานโดยเวลาT การไหลของมูลค่าสูงสุดสามารถคำนวณได้ในเวลาพหุนามโดยการลดค่าแบบดั้งเดิมที่ชาญฉลาดไปสู่การไหลสูงสุดในราคาต่ำสุดTTTTTT ฉันสนใจในส่วนขยายของรุ่นนี้ที่ขอบมีพารามิเตอร์ "ช่วงชีวิต" ตัวที่สาม ถ้าโค้งมีช่วงชีวิตและเสื้อเป็นเวลาที่เร็วที่สุดที่ไหลในเชิงบวกจะถูกส่งผ่านโค้งแล้วเราทำลายโค้งในเวลาT + ℓ คุณอาจคิดว่านี่เป็นเหมือนแพลตฟอร์มใน Super Mario Brothers ที่พังทลาย / ถูกทำลายไม่นานหลังจากที่คุณเหยียบพวกเขาหรือคุณอาจคิดว่ามันเป็นแบตเตอรี่ที่จำเป็นสำหรับการขับเคลื่อนขอบซึ่งไม่สามารถปิดได้หลังจากเปิดใช้งาน . ( แก้ไข :) ปัญหาการตัดสินใจคือเมื่อกำหนดค่าการไหลของขอบเขตล่างBให้ว่าจะสามารถกำหนดตารางการประชุมได้หรือไม่ทั้งขอบเขตบนขอบฟ้าเวลาและค่าขอบเขตการไหลต่ำกว่าℓℓ\elltttt+ℓt+ℓt+\ellBBB จนถึงตอนนี้ฉันจะเห็นว่าปัญหานี้เป็นปัญหาที่รุนแรงมาก (ผ่าน 3 พาร์ติชัน) แต่ฉันไม่รู้จริง ๆ ว่าอยู่ใน NP: มีการรับประกันวิธีแสดงวิธีแก้ปัญหาดาน ๆ หรือไม่? ในรุ่นคลาสสิกการไหลที่ดีที่สุดแบบพิเศษบางอย่างถูกใช้เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ หมายเหตุ: โมเดลด้านบนนั้นมีการขีดเส้นใต้เล็กน้อยเนื่องจากคุณอาจอนุญาตหรือไม่อนุญาตการสะสมของโฟลว์ที่โหนดและคุณอาจมีโมเดลแบบแยกเวลาหรือแบบต่อเนื่อง การแก้ไขคำถามสำหรับโมเดลเหล่านี้จะดีมาก

1
การสลายตัวของกราฟสำหรับการรวมฟังก์ชั่น "ท้องถิ่น" ของการติดฉลากจุดสุดยอด
∑x∏ij∈Ef(xi,xj)∑x∏ij∈Ef(xi,xj)\sum_x \prod_{ij \in E} f(x_i,x_j)maxx∏ij∈Ef(xi,xj)maxx∏ij∈Ef(xi,xj)\max_x \prod_{ij \in E} f(x_i,x_j) เมื่อมีการใช้ค่าสูงสุดหรือผลรวมเหนือการติดฉลากทั้งหมดของผลิตภัณฑ์จะถูกยึดเหนือขอบทั้งหมดสำหรับกราฟและเป็นฟังก์ชันโดยพลการ ปริมาณนี้หาได้ง่ายสำหรับกราฟความกว้างของต้นไม้ที่ถูกล้อมรอบและโดยทั่วไป NP-hard สำหรับกราฟระนาบ จำนวนสีที่เหมาะสมชุดอิสระสูงสุดและจำนวนกราฟย่อย Eulerian เป็นกรณีพิเศษของปัญหาข้างต้น ฉันสนใจแผนการประมาณเวลาพหุนามสำหรับปัญหาประเภทนี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับกราฟระนาบ กราฟย่อยสลายแบบใดที่มีประโยชน์VVVEEEG={V,E}G={V,E}G=\{V,E\}fff แก้ไข 11/1 : เป็นตัวอย่างฉันสงสัยเกี่ยวกับการย่อยสลายที่อาจคล้ายกับการขยายกลุ่มของฟิสิกส์เชิงสถิติ (เช่นการขยายเมเยอร์) เมื่อfffแสดงถึงการตอบโต้ที่อ่อนแอการขยายการบรรจบกันซึ่งหมายความว่าคุณสามารถบรรลุความแม่นยำที่กำหนดด้วยเงื่อนไขการขยายตัวkkkโดยไม่คำนึงถึงขนาดของกราฟ สิ่งนี้จะไม่แสดงถึงการมีอยู่ของ PTAS สำหรับปริมาณหรือไม่? อัปเดต 02/11/2011 การขยายตัวที่อุณหภูมิสูงเขียนฟังก์ชันพาร์ติชันZZZเป็นผลรวมของคำที่เงื่อนไขการสั่งซื้อที่สูงขึ้นนั้นขึ้นอยู่กับการโต้ตอบคำสั่งที่สูงขึ้น เมื่อ "correlations ผุ" คำสั่งซื้อที่สูงจะสลายตัวเร็วพอที่มวลของZเกือบทั้งหมดZZZจะถูกบรรจุในจำนวน จำกัด ของคำที่มีลำดับต่ำ สำหรับอินสแตนซ์สำหรับ Ising model ให้พิจารณานิพจน์ต่อไปนี้ของฟังก์ชันพาร์ติชัน Z=∑x∈XexpJ∑ij∈Exixj=c∑A∈C(tanhJ)|A|Z=∑x∈Xexp⁡J∑ij∈Exixj=c∑A∈C(tanh⁡J)|A|Z=\sum_\mathbf{x\in \mathcal{X}} \exp J \sum_{ij \in E} x_i x_j = …

2
เพิ่มการจับคู่ให้กับเส้นทาง Hamiltonian เพื่อลดระยะห่างสูงสุดระหว่างคู่ยอดที่กำหนด
ความซับซ้อนของปัญหาต่อไปนี้คืออะไร? อินพุต : K nHHHเส้นทางแฮมิลตันในKnKnK_n R⊆[n]2R⊆[n]2R \subseteq [n]^2เซตย่อยของคู่ยอด จำนวนเต็มบวกkkk คำค้นหา : มีการจับคู่ MMMเช่นนั้นสำหรับทุก ๆ(v,u)∈R(v,u)∈R(v,u) \in R , dG(v,u)≤kdG(v,u)≤kd_G(v,u) \leq k ? (โดยที่G=([n],M∪H)G=([n],M∪H)G = ([n], M\cup H) ) ฉันได้คุยกับเพื่อนเกี่ยวกับปัญหานี้ เพื่อนของฉันคิดว่าปัญหาอยู่ในเวลาพหุนาม ฉันคิดว่ามันเป็นปัญหาที่สมบูรณ์

1
ปัญหาเส้นทางยาวที่สุดง่ายกว่าปัญหาเส้นทางยาวที่สุดหรือไม่
ปัญหาเส้นทางที่ยาวที่สุดคือ NP-hard หลักฐาน (ทั่วไป?) อาศัยการลดปัญหาเส้นทางมิลโตเนียน (ซึ่งเป็นปัญหาที่สมบูรณ์) โปรดทราบว่าที่นี่เส้นทางจะได้รับการ (โหนด -) ง่าย นั่นคือจุดสุดยอดไม่สามารถเกิดขึ้นได้มากกว่าหนึ่งครั้งในเส้นทาง เห็นได้ชัดว่ามันจึงเป็นเรื่องง่ายที่ขอบ (ไม่มีขอบเกิดขึ้นมากกว่าหนึ่งครั้งในเส้นทาง) แล้วถ้าเราทิ้งข้อกำหนดในการหาเส้นทางแบบง่าย ๆ (โหนด -) และติดกับการค้นหาเส้นทางแบบขอบง่ายๆ เมื่อมองดูตั้งแต่แรกการค้นหาเส้นทาง Eulerian นั้นง่ายกว่าการค้นหาเส้นทาง Hamiltonian บางคนอาจมีความหวังว่าการค้นหาเส้นทางที่ยาวที่สุดจะง่ายกว่าการค้นหาเส้นทางที่ยาวที่สุด อย่างไรก็ตามฉันไม่พบการอ้างอิงใด ๆ ที่พิสูจน์สิ่งนี้นับประสาที่มีอัลกอริทึม โปรดทราบว่าฉันตระหนักถึงข้อโต้แย้งที่เกิดขึ้นที่นี่: /programming/8368547/how-to-find-the-longest-heaviest-trail-in-an-undirected-weighted-graph อย่างไรก็ตามอาร์กิวเมนต์ ดูเหมือนว่ามีข้อบกพร่องในรูปแบบปัจจุบันเนื่องจากแสดงให้เห็นว่าคุณสามารถแก้ปัญหากรณีขอบง่าย ๆ ได้โดยแก้ไขกรณีโหนดง่าย ๆ บนกราฟอื่น (ดังนั้นการลดลงจึงเป็นวิธีที่ผิด) ไม่ชัดเจนว่าการลดสามารถเปลี่ยนไปทำงานได้อย่างง่ายดายเช่นกัน (ถึงกระนั้นก็แสดงให้เห็นว่าอย่างน้อยที่สุดปัญหาเส้นทางที่ยาวที่สุดไม่ได้ยากกว่าปัญหาเส้นทางที่ยาวที่สุด) ดังนั้นมีผลลัพธ์ใด ๆ ที่รู้จักกันในการค้นหาเส้นทางที่ยาวที่สุด ความซับซ้อน (คลาส) อัลกอริทึม (มีประสิทธิภาพ) หรือไม่

2
ในทางทฤษฎีรับประกันว่าจะใช้วิธีการเผยแพร่ความเชื่อได้หรือไม่?
การเผยแพร่ความเชื่อได้แสดงให้เห็นว่าเป็นวิธีที่ทรงพลังมากผ่านการวิจัยในแบบจำลองความน่าจะเป็นแบบกราฟิก อย่างไรก็ตามฉันไม่รู้อะไรเกี่ยวกับความดันโลหิตที่เทียบได้กับวิธี MCMC ซึ่งเราสามารถมีแผนการประมาณแบบสุ่ม (FPRAS) แบบพหุนามแบบสมบูรณ์สำหรับปัญหา # P-complete ใครช่วยชี้ให้ฉันไปอ้างอิงบาง?

5
อัลกอริธึมที่แน่นอนสำหรับชุด r-Dominating บนกราฟ Treewidth ที่ถูกผูกไว้
กำหนดกราฟผมต้องการที่จะหาที่ดีที่สุด -domination สำหรับGนั่นคือฉันต้องการเซตของดังกล่าวว่าจุดทั้งหมดในอยู่ที่ระยะห่างอย่างที่สุดจากจุดสุดยอดบางอย่างในSในขณะที่ลดขนาดของSG=(V,E)G=(V,E)G = (V, E)rrrGGGSSSVVVGGGrrrSSSSSS จากสิ่งที่ผมได้ตรวจสอบเพื่อให้ห่างไกลผมได้ดังต่อไปนี้: มีปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการนี้ในการหาคือ(k,r)(k,r)(k,r) -Center ในกราฟซึ่งเป็นส่วนย่อยSSSขนาดที่มากที่สุดkkkดังกล่าวว่าทุกจุดในกราฟที่มี ที่ระยะห่างจาก atmost rrrจากจุดสุดยอดบางอย่างในSSS (ที่นี่ทั้งสอง|S|≤k|S|≤k|S| \leq kและrrrเป็นส่วนหนึ่งของการป้อนข้อมูล) ซึ่งDemaine et al, มีอัลกอริทึม FPT สำหรับกราฟระนาบ มิฉะนั้นปัญหาคือW[2]W[2]W[2] -hard สำหรับแม้แต่r=1r=1r = 11 มีสิ่งใดที่ทราบเกี่ยวกับความซับซ้อนที่แน่นอนของปัญหาrrr -domination สำหรับกราฟความกว้างของต้นไม้ที่ถูกล้อมรอบหรือแม้แต่แค่ต้นไม้? ( rrr -domination MSO สามารถกำหนดได้หรือไม่ปัญหาชุดkkk -dominating ปกติคือ MSO สามารถกำหนดได้ - ซึ่งจะอนุญาตให้หนึ่งใช้ทฤษฎีบทของ Courcelle เพื่อสรุปว่ามีอัลกอริธึมเชิงเส้นเวลาสำหรับปัญหา) ทราบความแข็งแบบมีเงื่อนไขเกี่ยวกับปัญหานี้หรือไม่

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.