Given a point set $P$ in the Euclidean plane and a parameter $t$, we define an \emph{oriented $t$-spanner} as an oriented subgraph of the complete bi-directed graph such that for every pair of points, the shortest cycle in $G$ through those points is at most a factor $t$ longer than the shortest oriented cycle in the complete bi-directed graph. We investigate the problem of computing sparse graphs with small oriented dilation. As we can show that minimising oriented dilation for a given number of edges is NP-hard in the plane, we first consider one-dimensional point sets. While obtaining a $1$-spanner in this setting is straightforward, already for five points such a spanner has no plane embedding with the leftmost and rightmost point on the outer face. This leads to restricting to oriented graphs with a one-page book embedding on the one-dimensional point set. For this case we present a dynamic program to compute the graph of minimum oriented dilation that runs in $O(n^8)$ time for $n$ points, and a greedy algorithm that computes a $5$-spanner in $O(n\log n)$ time. Expanding these results finally gives us a result for two-dimensional point sets: we prove that for convex point sets the greedy triangulation results in an oriented $O(1)$-spanner.


翻译:给定欧几里得平面上的点集$P$和参数$t$,我们将\emph{定向$t$-生成器}定义为完全双向图的一个定向子图,使得对于任意一对点,$G$中经过这两点的最短有向环长度至多是完全双向图中最短有向环长度的$t$倍。我们研究计算具有小定向扩张的稀疏图的问题。由于我们能够证明在平面上给定边数条件下最小化定向扩张是NP难的,因此我们首先考虑一维点集。虽然在此情形下获得$1$-生成器是直接的,但即使对于五个点,这样的生成器也不能存在一种将最左端点和最右端点置于外表面的平面嵌入。这导致我们限制考虑在一维点集上具有单页书式嵌入的定向图。针对这种情形,我们提出一种动态规划算法,能够在$O(n^8)$时间内计算出$n$个点的最小定向扩张图,以及一种贪心算法,能够在$O(n\log n)$时间内计算出$5$-生成器。扩展这些结果最终得到二维点集上的结论:我们证明对于凸点集,贪心三角剖分能够生成一个定向$O(1)$-生成器。

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
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17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
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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
13+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
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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2023年8月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月20日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月17日
Arxiv
18+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
32+阅读 · 2022年5月23日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
8+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24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
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17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
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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
Arxiv
1+阅读 · 2023年8月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月20日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月17日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月17日
Arxiv
18+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
32+阅读 · 2022年5月23日
相关基金
国家自然科学基金
13+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
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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员