Given a graph $G$ and an integer $k$, Max Min FVS asks whether there exists a minimal set of vertices of size at least $k$ whose deletion destroys all cycles. We present several results that improve upon the state of the art of the parameterized complexity of this problem with respect to both structural and natural parameters. Using standard DP techniques, we first present an algorithm of time $\textrm{tw}^{O(\textrm{tw})}n^{O(1)}$, significantly generalizing a recent algorithm of Gaikwad et al. of time $\textrm{vc}^{O(\textrm{vc})}n^{O(1)}$, where $\textrm{tw}, \textrm{vc}$ denote the input graph's treewidth and vertex cover respectively. Subsequently, we show that both of these algorithms are essentially optimal, since a $\textrm{vc}^{o(\textrm{vc})}n^{O(1)}$ algorithm would refute the ETH. With respect to the natural parameter $k$, the aforementioned recent work by Gaikwad et al. claimed an FPT branching algorithm with complexity $10^k n^{O(1)}$. We point out that this algorithm is incorrect and present a branching algorithm of complexity $9.34^k n^{O(1)}$.


翻译:给定图$G$和整数$k$,最大最小反馈顶点集问题询问是否存在一个大小至少为$k$的最小顶点集,删除该集合可破坏所有环。我们针对该问题的结构参数和自然参数,改进了其参数化复杂度的现有成果。首先,利用标准动态规划技术,我们提出一个时间复杂度为$\textrm{tw}^{O(\textrm{tw})}n^{O(1)}$的算法,显著推广了Gaikwad等人近期提出的时间复杂度为$\textrm{vc}^{O(\textrm{vc})}n^{O(1)}$的算法,其中$\textrm{tw}$和$\textrm{vc}$分别表示输入图的树宽和顶点覆盖。随后,我们证明这两个算法本质上是最优的,因为任何$\textrm{vc}^{o(\textrm{vc})}n^{O(1)}$算法都将否定指数时间假设。针对自然参数$k$,前述Gaikwad等人的近期工作声称存在一个复杂性为$10^k n^{O(1)}$的固定参数可解分支算法。我们指出该算法不正确,并给出一个复杂性为$9.34^k n^{O(1)}$的分支算法。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2023新书】使用Python进行统计和数据可视化,554页pdf
专知会员服务
130+阅读 · 2023年1月29日
【干货书】开放数据结构,Open Data Structures,337页pdf
专知会员服务
19+阅读 · 2021年9月17日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10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
【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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年8月14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
1+阅读 · 2013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12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Locality-Preserving Minimal Perfect Hashing of k-mers
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月8日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月7日
VIP会员
最新内容
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:18
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:54
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
3+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
5+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
6+阅读 · 6月24日
相关VIP内容
【2023新书】使用Python进行统计和数据可视化,554页pdf
专知会员服务
130+阅读 · 2023年1月29日
【干货书】开放数据结构,Open Data Structures,337页pdf
专知会员服务
19+阅读 · 2021年9月17日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10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
【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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年8月14日
相关基金
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
1+阅读 · 2013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12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员