Given an $n$-vertex $m$-edge digraph $G = (V,E)$ and a subset $S \subseteq V$ of $|S| = n^σ$ (for some $0 \le σ\le 1$) designated sources, the $S \times V$ reachability problem is to compute the sets $\mathcal V_s$ of vertices reachable from $s$, for every $s \in S$. Naive centralized algorithms run BFS/DFS from each source in $O(m \cdot n^σ)$ time or compute $G$'s transitive closure in $\hat O(n^ω)$ time, where $ω\le 2.371552\ldots$ is the matrix multiplication exponent. Thus, the best known bound is $\hat O(n^{\min \{ 2 + σ, ω\}})$. Leveraging shortcut constructions by Kogan and Parter [SODA 2022, ICALP 2022], we develop a centralized algorithm with running time $\hat O(n^{1 + \frac{2}{3} ω(σ)})$, where $ω(σ)$ is the rectangular matrix multiplication exponent. Using current estimates on $ω(σ)$, our exponent improves upon $\min \{2 + σ, ω\}$ for $\tilde σ\leq σ\leq 0.53$, where $1/3 < \tilde σ< 0.3336$ is a universal constant. In a classical result, Cohen [Journal of Algorithms, 1996] devised parallel algorithms for $S \times V$ reachability on graphs admitting balanced recursive separators of size $n^ρ$ for $ρ< 1$, requiring polylogarithmic time and work $n^{\max \{ωρ, 2ρ+ σ\} + o(1)}$. We significantly improve, extend, and generalize Cohen's result. First, our parallel algorithm for graphs with small recursive separators has lower work complexity than Cohen's in boraod paramater ranges. Second, we generalize our algorithm to graphs of treewidth at most $n^ρ$ ($ρ< 1$) and provide a centralized algorithm that outperforms existing bounds for $S \times V$ reachability on such graphs. We also do this for some other graph familes with small separators. Finally, we extend these results to $(1 + ε)$-approximate distance computation.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

“推荐系统”加上“图神经网络”
机器学习与推荐算法
12+阅读 · 2020年3月23日
目前最好的开源人脸3D重建与密集对齐算法
计算机视觉life
17+阅读 · 2019年4月24日
Fast-OCNet: 更快更好的OCNet.
极市平台
21+阅读 · 2019年2月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017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
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 · 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 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 6月9日
VIP会员
最新内容
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
4+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
5+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
4+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
7+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
9+阅读 · 9月22日
战争不仅需要机器人:人类仍不可或缺
专知会员服务
5+阅读 · 9月21日
《描绘美国防部创新基础设施的未来蓝图》100页
专知会员服务
10+阅读 · 9月21日
相关VIP内容
相关资讯
“推荐系统”加上“图神经网络”
机器学习与推荐算法
12+阅读 · 2020年3月23日
目前最好的开源人脸3D重建与密集对齐算法
计算机视觉life
17+阅读 · 2019年4月24日
Fast-OCNet: 更快更好的OCNet.
极市平台
21+阅读 · 2019年2月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
相关基金
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017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
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 · 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 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员