Given an undirected graph $G=(V,E,w)$, a Gomory-Hu tree $T$ (Gomory and Hu, 1961) is a tree on $V$ that preserves all-pairs mincuts of $G$ exactly. We present a simple and efficient randomized reduction from Gomory-Hu trees to polylog maxflow computations. On unweighted graphs, our reduction reduces to maxflow computations on graphs of total instance size $\tilde{O}(m)$ and the algorithm requires only $\tilde{O}(m)$ additional time. Our reduction is the first that is tight up to polylog factors. The reduction also seamlessly extends to weighted graphs, however, instance sizes and runtime increase to $\tilde{O}(n^2)$. Finally, we show how to extend our reduction to reduce Gomory-Hu trees for unweighted hypergraphs to maxflow in hypergraphs. Again, our reduction is the first that is tight up to polylog factors.


翻译:给定一个无向图$G=(V,E,w)$,Gomory-Hu树$T$(Gomory与Hu,1961)是定义在顶点集$V$上的一棵树,它精确地保留了$G$中所有顶点对之间的最小割。本文提出了一种简单高效的随机化归约方法,将Gomory-Hu树的构建问题归约为多对数次最大流计算。在无权图上,该归约将问题转化为总实例规模为$\tilde{O}(m)$的图上的最大流计算,且算法仅需$\tilde{O}(m)$的额外时间。这是首个在多项式对数因子内达到紧界的归约方法。该归约可自然推广到加权图,但此时实例规模和运行时间将增至$\tilde{O}(n^2)$。最后,我们展示了如何将归约方法扩展至无权超图,将超图的Gomory-Hu树构建问题归约为超图上的最大流计算。此归约同样是首个在多项式对数因子内达到紧界的结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员