We study the $(Δ+1)$-edge-coloring problem in the parallel $\left(\mathrm{PRAM}\right)$ model of computation. The celebrated Vizing's theorem [Viz64] states that every simple graph $G = (V,E)$ can be properly $(Δ+1)$-edge-colored. In a seminal paper, Karloff and Shmoys [KS87] devised a parallel algorithm with time $O\left(Δ^5\cdot\log n\cdot\left(\log^3 n+Δ^2\right)\right)$ and $O(m\cdotΔ)$ processors. This result was improved by Liang et al. [LSH96] to time $O\left(Δ^{4.5}\cdot \log^3Δ\cdot \log n + Δ^4 \cdot\log^4 n\right)$ and $O\left(n\cdotΔ^{3} +n^2\right)$ processors. [LSH96] claimed $O\left(Δ^{3.5} \cdot\log^3Δ\cdot \log n + Δ^3\cdot \log^4 n\right)$ time, but we point out a flaw in their analysis, which once corrected, results in the above bound. We devise a faster parallel algorithm for this fundamental problem. Specifically, our algorithm uses $O\left(Δ^4\cdot \log^4 n\right)$ time and $O(m\cdot Δ)$ processors. Another variant of our algorithm requires $O\left(Δ^{4+o(1)}\cdot\log^2 n\right)$ time, and $O\left(m\cdotΔ\cdot\log n\cdot\log^δΔ\right)$ processors, for an arbitrarily small $δ>0$. We also devise a few other tradeoffs between the time and the number of processors, and devise an improved algorithm for graphs with small arboricity. On the way to these results, we also provide a very fast parallel algorithm for updating $(Δ+1)$-edge-coloring. Our algorithm for this problem is dramatically faster and simpler than the previous state-of-the-art algorithm (due to [LSH96]) for this problem.


翻译:我们在并行计算模型$\left(\mathrm{PRAM}\right)$中研究$(Δ+1)$-边着色问题。著名的Vizing定理[Viz64]指出,每个简单图$G = (V,E)$都可以被正确地$(Δ+1)$-边着色。在一篇开创性论文中,Karloff和Shmoys[KS87]设计了一种并行算法,其时间复杂度为$O\left(Δ^5\cdot\log n\cdot\left(\log^3 n+Δ^2\right)\right)$,处理器数量为$O(m\cdotΔ)$。Liang等人[LSH96]将此结果改进为时间复杂度$O\left(Δ^{4.5}\cdot \log^3Δ\cdot \log n + Δ^4 \cdot\log^4 n\right)$,处理器数量为$O\left(n\cdotΔ^{3} +n^2\right)$。[LSH96]曾声称时间复杂度为$O\left(Δ^{3.5} \cdot\log^3Δ\cdot \log n + Δ^3\cdot \log^4 n\right)$,但我们指出了其分析中的一个缺陷,修正后得到上述复杂度界。针对这一基础问题,我们设计了一种更快的并行算法。具体而言,我们的算法时间复杂度为$O\left(Δ^4\cdot \log^4 n\right)$,处理器数量为$O(m\cdot Δ)$。我们算法的另一个变体需要$O\left(Δ^{4+o(1)}\cdot\log^2 n\right)$的时间和$O\left(m\cdotΔ\cdot\log n\cdot\log^δΔ\right)$的处理器,其中$δ>0$为任意小常数。我们还设计了几种在时间与处理器数量之间权衡的方案,并为低树宽图设计了一种改进算法。在取得这些结果的过程中,我们还提供了一种用于更新$(Δ+1)$-边着色的极快速并行算法。我们针对该问题的算法比该问题先前的最先进算法(源于[LSH96])显著更快且更简单。

0
下载
关闭预览

相关内容

在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言,算法是一个表示为有限长列表的有效方法。算法应包含清晰定义的指令用于计算函数。 来自维基百科: 算法
Graph Transformer近期进展
专知会员服务
65+阅读 · 2023年1月5日
专知会员服务
11+阅读 · 2021年8月11日
【ICLR2021】彩色化变换器,Colorization Transformer
专知会员服务
10+阅读 · 2021年2月9日
“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
超像素、语义分割、实例分割、全景分割 傻傻分不清?
计算机视觉life
19+阅读 · 2018年11月27日
使用Python进行图像增强
AI研习社
17+阅读 · 2018年9月30日
实战|手把手教你实现图象边缘检测!
全球人工智能
10+阅读 · 2018年1月19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
6+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
1+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
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
超像素、语义分割、实例分割、全景分割 傻傻分不清?
计算机视觉life
19+阅读 · 2018年11月27日
使用Python进行图像增强
AI研习社
17+阅读 · 2018年9月30日
实战|手把手教你实现图象边缘检测!
全球人工智能
10+阅读 · 2018年1月19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
6+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
1+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