This paper studies algorithms for computing a Gomory-Hu tree, which is a classical data structure that compactly stores all minimum $s$-$t$ cuts of an undirected weighted graph. We consider two classes of algorithms: the original method by Gomory and Hu and the method based on "OrderedCuts" that we recently proposed. We describe practical implementations of these methods, and compare them experimentally with the algorithms from the previous experimental studies by Goldberg and Tsioutsiouliklis (2001) and by Akibo et al. (2016) (designed for unweighted simple graphs). Results indicate that the method based on OrderedCuts is the most robust, and often outperforms other implementations by a large factor.


翻译:本文研究用于计算Gomory-Hu树的算法,该树是一种经典数据结构,能够紧凑地存储无向加权图中所有最小$s$-$t$割。我们考虑两类算法:Gomory和Hu提出的原始方法,以及我们近期提出的基于"OrderedCuts"的方法。我们描述了这些方法的实际实现,并通过实验将其与Goldberg和Tsioutsiouliklis(2001)以及Akibo等人(2016)先前实验研究中的算法(针对无权简单图设计)进行比较。结果表明,基于OrderedCuts的方法具有最强的鲁棒性,且通常以较大优势优于其他实现。

0
下载
关闭预览

相关内容

在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言,算法是一个表示为有限长列表的有效方法。算法应包含清晰定义的指令用于计算函数。 来自维基百科: 算法
新书介绍 | 图算法指南,A Guide to Graph Algorithms
专知会员服务
57+阅读 · 2022年3月2日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年5月16日
【经典书】算法C语言实现,Algorithms in C. 672页pdf
专知会员服务
82+阅读 · 2020年8月13日
面试题:请简要介绍下tensorflow的计算图
七月在线实验室
14+阅读 · 2019年6月10日
Github项目推荐 | DeepHash - 深度学习哈希开源库
AI研习社
27+阅读 · 2019年4月30日
机器学习算法集锦:从贝叶斯到深度学习及各自优缺点
人工智能学家
11+阅读 · 2019年2月15日
448页伊利诺伊大学《算法》图书-附下载
专知
15+阅读 · 2018年12月31日
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
并行算法演进,从MapReduce到MPI
凡人机器学习
10+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
8+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 · 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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31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
Arxiv
0+阅读 · 2月19日
Arxiv
0+阅读 · 1月31日
VIP会员
相关VIP内容
新书介绍 | 图算法指南,A Guide to Graph Algorithms
专知会员服务
57+阅读 · 2022年3月2日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年5月16日
【经典书】算法C语言实现,Algorithms in C. 672页pdf
专知会员服务
82+阅读 · 2020年8月13日
相关基金
国家自然科学基金
8+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 · 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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员