Distributed graph coloring is one of the most extensively studied problems in distributed computing. There is a canonical family of distributed graph coloring algorithms known as the locally-iterative coloring algorithms, first formalized in the seminal work of [Szegedy and Vishwanathan, STOC'93]. In such algorithms, every vertex iteratively updates its own color according to a predetermined function of the current coloring of its local neighborhood. Due to the simplicity and naturalness of its framework, locally-iterative coloring algorithms are of great significance both in theory and practice. In this paper, we give a locally-iterative $(\Delta+1)$-coloring algorithm with $O(\Delta^{3/4}\log\Delta)+\log^*n$ running time. This is the first locally-iterative $(\Delta+1)$-coloring algorithm with sublinear-in-$\Delta$ running time, and answers the main open question raised in a recent breakthrough [Barenboim, Elkin, and Goldberg, JACM'21]. A key component of our algorithm is a locally-iterative procedure that transforms an $O(\Delta^2)$-coloring to a $(\Delta+O(\Delta^{3/4}\log\Delta))$-coloring in $o(\Delta)$ time. Inside this procedure we work on special proper colorings that encode (arb)defective colorings, and reduce the number of used colors quadratically in a locally-iterative fashion. As a main application of our result, we also give a self-stabilizing distributed algorithm for $(\Delta+1)$-coloring with $O(\Delta^{3/4}\log\Delta)+\log^*n$ stabilization time. To the best of our knowledge, this is the first self-stabilizing algorithm for $(\Delta+1)$-coloring with sublinear-in-$\Delta$ stabilization time.


翻译:分布式图染色是分布式计算中研究最为广泛的问题之一。存在一类经典的分布式图染色算法,称为局部迭代染色算法,最早由[Szegedy and Vishwanathan, STOC'93]的开创性工作正式定义。在此类算法中,每个顶点根据其局部邻域当前染色的预定函数迭代更新自身颜色。由于其框架的简洁性和自然性,局部迭代染色算法在理论和实践中均具有重要意义。本文提出一种运行时间为O(Δ^{3/4}logΔ)+log^*n的局部迭代(Δ+1)染色算法。这是首个运行时间关于Δ呈亚线性的局部迭代(Δ+1)染色算法,解答了近期突破性工作[Barenboim, Elkin, and Goldberg, JACM'21]中提出的主要公开问题。我们算法的关键是一个局部迭代过程,能在o(Δ)时间内将O(Δ^2)染色转化为(Δ+O(Δ^{3/4}logΔ))染色。在此过程中,我们处理编码(任意)缺陷染色的特殊正常染色,并以局部迭代方式平方级减少使用颜色数量。作为结果的主要应用,我们还给出一种自稳定分布式(Δ+1)染色算法,其稳定时间为O(Δ^{3/4}logΔ)+log^*n。据我们所知,这是首个稳定时间关于Δ呈亚线性的(Δ+1)染色自稳定算法。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13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
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
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
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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月21日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月21日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月20日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月20日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
8+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
10+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
17+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
9+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
13+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
19+阅读 · 10月15日
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
254+阅读 · 2020年4月19日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13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
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
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
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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员