In the spanning-tree congestion problem ($\mathsf{STC}$), we are given a graph $G$, and the objective is to compute a spanning tree of $G$ that minimizes the maximum edge congestion. While $\mathsf{STC}$ is known to be $\mathbb{NP}$-hard, even for some restricted graph classes, several key questions regarding its computational complexity remain open, and we address some of these in our paper. (i) For graphs of degree at most $Δ$, it is known that $\mathsf{STC}$ is $\mathbb{NP}$-hard when $Δ\ge 8$. We provide a complete resolution of this variant, by showing that $\mathsf{STC}$ remains $\mathbb{NP}$-hard for each degree bound $Δ\ge 3$. (ii) In the decision version of $\mathsf{STC}$, given an integer $K$, the goal is to determine whether the congestion of $G$ is at most $K$. We prove that this variant is polynomial-time solvable for $K$-edge-connected graphs.


翻译:在生成树拥塞问题($\mathsf{STC}$)中,给定一个图$G$,目标是计算$G$的一棵生成树,使得最大边拥塞最小。虽然已知$\mathsf{STC}$是$\mathbb{NP}$-难的,即使对于某些受限图类也是如此,但关于其计算复杂性的几个关键问题仍然悬而未决,我们在本文中解决了其中一些问题。(i) 对于最大度不超过$Δ$的图,已知当$Δ\ge 8$时$\mathsf{STC}$是$\mathbb{NP}$-难的。我们通过证明对于每个度数界$Δ\ge 3$,$\mathsf{STC}$仍然是$\mathbb{NP}$-难的,从而完全解决了该变体问题。(ii) 在$\mathsf{STC}$的判定版本中,给定一个整数$K$,目标是确定$G$的拥塞是否至多为$K$。我们证明对于$K$边连通图,该变体是多项式时间可解的。

0
下载
关闭预览

相关内容

【论文】结构GANs,Structured GANs,
专知会员服务
15+阅读 · 2020年1月16日
论文浅尝 | 基于知识库的神经网络问题生成方法
开放知识图谱
19+阅读 · 2019年6月21日
论文浅尝 | 常识用于回答生成式多跳问题
开放知识图谱
16+阅读 · 2018年11月24日
【 关关的刷题日记53】 Leetcode 100. Same Tree
专知
10+阅读 · 2017年12月1日
在TensorFlow中对比两大生成模型:VAE与GAN
机器之心
12+阅读 · 2017年10月23日
各种相似性度量及Python实现
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2017年7月6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 · 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 · 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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+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
Arxiv
0+阅读 · 1月31日
Arxiv
0+阅读 · 1月28日
Arxiv
0+阅读 · 1月26日
VIP会员
相关VIP内容
【论文】结构GANs,Structured GANs,
专知会员服务
15+阅读 · 2020年1月16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
0+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 · 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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+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