Eulerian digraphs retain the directional structure of general digraphs while exhibiting a symmetry of cuts reminiscent of undirected graphs. We show that this symmetry extends beyond individual cuts to two fundamental techniques in parameterized algorithms for undirected cut problems: treewidth reduction and recursive understanding and randomized contractions. Both of these techniques have proved useful for dealing with undirected graph cut problems as each of them reduces the problem at hand on general undirected instances to ones that have bounded treewidth or that are highly connected, respectively. In this work we prove an edge-cut analogue of the treewidth-reduction theorem of Marx, O'Sullivan, and Razgon [ACM TALG 2013], and an Eulerian analogue of the reduction of CMSO model checking to unbreakable instances due to Lokshtanov, Ramanujan, Saurabh, and Zehavi [ICALP 2018]. Both these results allow us to reduce several problems on general Eulerian digraphs to Eulerian digraphs whose underlying undirected graph has bounded treewidth, or to Eulerian instances that are highly connected, thus bringing to Eulerian digraphs two fundamental tools from the undirected parameterized cut toolkit for which no counterparts are known on arbitrary digraphs. Beyond their structural significance, these results have substantial algorithmic consequences: they yield FPT algorithms for several directed cut problems that are W[1]-hard in general. We show that Directed Multicut and Directed Edge Odd Cycle Transversal are FPT on Eulerian digraphs when parameterized by the solution size and the number of terminal pairs, and just the solution size, respectively. This is in sharp contrast to general digraphs, where the first problem is W[1]-hard even for 4 terminal pairs, and the second is W[1]-hard in general. We also obtain FPT algorithms for Directed Edge Multiway Cut-Uncut and Directed Steiner Cut.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
【NeurIPS22系列】几何视角下 GNN 的拓扑知识表示与迁移
专知会员服务
20+阅读 · 2022年12月7日
【NeurIPS2022】图谱视角下的图对比学习
专知会员服务
27+阅读 · 2022年10月9日
最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2020年9月7日
必读的7篇 IJCAI 2019【图神经网络(GNN)】相关论文
专知会员服务
92+阅读 · 2020年1月10日
八篇 ICCV 2019 【图神经网络(GNN)+CV】相关论文
专知会员服务
30+阅读 · 2020年1月10日
论文荐读:理解图表示学习中的负采样
学术头条
29+阅读 · 2020年5月29日
图表示学习Graph Embedding综述
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月23日
图嵌入(Graph embedding)综述
人工智能前沿讲习班
449+阅读 · 2019年4月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题
开放知识图谱
26+阅读 · 2018年6月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
16+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
17+阅读 · 10月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员