We present a near-linear time algorithm to find a maximum clique in circular arc graphs, the intersection graphs of arcs on the circumference of a circle, answering a 30-year-old open question posed by Bhattacharya and Kaller [J. Algorithms 1997] and Tiskin [CPM 2006]. Our algorithm runs in time $O(n\log^2 n)$, given $n$ circular arcs, where the graph is implicit. Previous approaches take at least quadratic time (unless the implicitly given graph is sparse). To overcome the quadratic barrier, we solve (structured and related) instances of bipartite matching by interpreting them as a single, offline 2D dominance problem, which in turn we model as a shortest paths problem in a planar grid graph. This allows for the final step, which builds on the theory of Monge matrices to obtain sparse representation and efficient distance computations in the grid graph. Additionally, we provide an observation about the structure of circular arc cliques that leads to an algorithm for the weighted version of the problem with a new parameter, the minimum load $d$, which we define as the minimum, over all points on the circle, of the number of arcs containing that point. The algorithm runs in time $O(dn\log\log n + n\log n)$. This is always at least as good as the previous best maximum weight clique algorithm, which runs in time $O(m\log\log n + n\log n)$, where $m$ denotes the number of edges in the implicit intersection graph, because the minimum load satisfies $d \le 2m/n$. [Abstract shortened to meet arXiv's requirements.]


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

NeurIPS 2025|从层次化掩码的视角统一并增强 Graph Transformer
【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
【NeurIPS2022】图谱视角下的图对比学习
专知会员服务
27+阅读 · 2022年10月9日
NeurIPS 2021 | 微观特征混合进行宏观时间序列预测
专知会员服务
43+阅读 · 2021年11月12日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年5月21日
论文浅尝 | 面向时序知识图谱推理的循环事件网络
开放知识图谱
78+阅读 · 2019年9月22日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
医学图像分析最新综述:走向深度
炼数成金订阅号
36+阅读 · 2019年2月20日
R语言时间序列分析
R语言中文社区
12+阅读 · 2018年11月19日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
论文报告 | Graph-based Neural Multi-Document Summarization
科技创新与创业
15+阅读 · 2017年12月15日
国家自然科学基金
15+阅读 · 2017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
23+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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
6+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
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
6+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
12+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
11+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
15+阅读 · 10月20日
相关VIP内容
相关资讯
论文浅尝 | 面向时序知识图谱推理的循环事件网络
开放知识图谱
78+阅读 · 2019年9月22日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
医学图像分析最新综述:走向深度
炼数成金订阅号
36+阅读 · 2019年2月20日
R语言时间序列分析
R语言中文社区
12+阅读 · 2018年11月19日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
论文报告 | Graph-based Neural Multi-Document Summarization
科技创新与创业
15+阅读 · 2017年12月15日
相关基金
国家自然科学基金
15+阅读 · 2017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
23+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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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
6+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