The Token Jumping and Sliding Token problems are fundamental reconfiguration problems defined on the independent sets of an undirected graph. Given two independent sets $I$ and $J$, each of size $k$, these problems ask whether there exists a sequence of elementary operations transforming $I$ into $J$ such that every intermediate configuration is also an independent set of size $k$. In Sliding Token, an operation moves a token from a vertex $u \in I$ to an adjacent vertex $v \notin I$; in Token Jumping, the token may instead move to any vertex $v \notin I$. While both problems are PSPACE-complete on general graphs, polynomial-time algorithms have been developed for several graph classes, including trees, block graphs, cacti, bipartite permutation graphs, cographs, $P_4$-tidy graphs, and interval graphs. In this paper, we prove that both problems are solvable in polynomial time on threshold signed graphs, also known as Dilworth-2 graphs. A graph $G=(V,E)$ is a threshold signed graph if there exist a mapping $a:V\to\mathbb{R}$ and positive real constants $S$ and $T$ such that, for any distinct vertices $u,v\in V$, $\{u,v\}\in E$ if and only if $|a(u)+a(v)|\ge S$ or $|a(u)-a(v)|\ge T$. This graph class is a subclass of permutation graphs, for which the complexity of these problems remains open, and is incomparable with the class of bipartite permutation graphs studied by Fox-Epstein et al. (ISAAC, 2015). The algorithm is based on the inclusion-chain structure that characterises threshold signed graphs, a structural property that may be of independent interest.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking论文笔记
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2018年10月12日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18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
行人再识别ReID论文阅读-SPGAN
极市平台
10+阅读 · 2018年2月26日
论文浅尝 | Open world Knowledge Graph Completion
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月30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
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 · 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
2+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 · 7月27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
【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking论文笔记
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2018年10月12日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18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
行人再识别ReID论文阅读-SPGAN
极市平台
10+阅读 · 2018年2月26日
论文浅尝 | Open world Knowledge Graph Completion
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月30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
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 · 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
2+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