We consider the problem of finding a maximum size triangle-free $2$-matching in a graph $G$. A $2$-matching is any subset of the edges such that each vertex is incident to at most two edges from the subset. We present a fast combinatorial algorithm for the problem. Our algorithm and its analysis are dramatically simpler than the very complicated result by Hartvigsen from 1984. In the design of this algorithm we use several new concepts. It has been proven before that for any triangle-free $2$-matching $M$ which is not maximum the graph contains an $M$-augmenting path, whose application to $M$ results in a bigger triangle-free $2$-matching. It was not known how to efficiently find such a path. A new observation is that the search for an augmenting path $P$ can be restricted to so-called {\em amenable} paths that go through any triangle $t$ contained in $P \cup M$ a limited number of times. To find an augmenting path that is amenable and hence whose application does not create any triangle we forbid some edges to be followed by certain others. This operation can be thought of as using gadgets, in which some pairs of edges get disconnected. To be able to disconnect two edges we employ {\em half-edges}. A {\em half-edge} of edge $e$ is, informally speaking, a half of $e$ containing exactly one of its endpoints. This is another novel application of half-edges which were previously used for TSP and other matching problems. Additionally, gadgets are not fixed during any augmentation phase, but are dynamically changing according to the currently discovered state of reachability by amenable paths.


翻译:我们研究在图中寻找最大规模无三角形$2$-匹配的问题。$2$-匹配是边的任意子集,使得每个顶点至多与该子集中的两条边相关联。我们提出了一种针对该问题的快速组合算法。相比于Hartvigsen于1984年提出的极为复杂的结果,我们的算法及其分析显著简捷。在算法设计中,我们引入了若干新概念。已有研究证明,对于任何非最大的无三角形$2$-匹配$M$,图中存在一条$M$-增广路径,将其应用于$M$可得到更大的无三角形$2$-匹配。然而,如何高效寻找此类路径此前未知。一项新发现是:增广路径$P$的搜索可限定于所谓的“顺应”路径,这类路径对$P \cup M$中包含的任意三角形$t$的访问次数有限。为了找到顺应路径(其应用不会产生任何三角形),我们禁止某些边被特定边跟随。此操作可视为使用“小工具”,其中某些边对被断开连接。为能断开两条边,我们引入“半边”概念。非正式地,边$e$的“半边”是$e$恰好包含其一个端点的半段。这是半边的又一新颖应用——此前半边被用于旅行商问题及其他匹配问题。此外,小工具在任意增广阶段并非固定不变,而是根据顺应路径当前发现的可达状态动态调整。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+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
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
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
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 · 2024年3月9日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月8日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月8日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月8日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月8日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月8日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
2+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
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
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
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