Given a family $\mathcal{F}$ of graphs, a graph is \emph{$\mathcal{F}$-subgraph-free} if it has no subgraph isomorphic to a member of $\mathcal{F}$. We present a fixed-parameter linear-time algorithm that decides whether a planar graph can be made $\mathcal{F}$-subgraph-free by deleting at most $k$ vertices or $k$ edges, where the parameters are $k$, $\lvert \mathcal{F} \rvert$, and the maximum number of vertices in a member of $\mathcal{F}$. The running time of our algorithm is double-exponential in the parameters, which is faster than the algorithm obtained by applying the first-order model checking result for graphs of bounded twin-width. To obtain this result, we develop a unified framework for designing algorithms for this problem on graphs with a ``product structure.'' Using this framework, we also design algorithms for other graph classes that generalize planar graphs. Specifically, the problem admits a fixed-parameter linear time algorithm on disk graphs of bounded local radius, and a fixed-parameter almost-linear time algorithm on graphs of bounded genus. Finally, we show that our result gives a tight fixed-parameter algorithm in the following sense: Even when $\mathcal{F}$ consists of a single graph $F$ and the input is restricted to planar graphs, it is unlikely to drop any parameters $k$ and $\lvert V(F) \rvert$ while preserving fixed-parameter tractability, unless the Exponential-Time Hypothesis fails.


翻译:给定图族$\mathcal{F}$,若一个图不包含任何与$\mathcal{F}$中成员同构的子图,则称该图为\emph{$\mathcal{F}$-子图无关}图。本文提出一种固定参数线性时间算法,用于判定平面图是否可通过删除至多$k$个顶点或$k$条边成为$\mathcal{F}$-子图无关图,其中参数包括$k$、$\lvert \mathcal{F} \rvert$以及$\mathcal{F}$中成员的最大顶点数。该算法的运行时间关于参数呈双指数级,优于通过有界孪生宽度图的一阶模型检测结果所导出的算法。为获得此结果,我们开发了一个统一框架,用于在具有“乘积结构”的图上设计该问题的算法。基于此框架,我们还为其他推广平面图的图类设计了算法。具体而言,该问题在有界局部半径的圆盘图上存在固定参数线性时间算法,在有界亏格图上存在固定参数近似线性时间算法。最后,我们证明该结果提供了紧致的固定参数算法:即使当$\mathcal{F}$仅包含单个图$F$且输入限制为平面图时,若要在保持固定参数可解性的同时省略参数$k$或$\lvert V(F) \rvert$,除非指数时间假设不成立,否则几乎不可能实现。

0
下载
关闭预览

相关内容

WWW 2024 | GraphTranslator: 将图模型对齐大语言模型
专知会员服务
27+阅读 · 2024年3月25日
牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
【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
【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
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
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 · 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
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
相关VIP内容
WWW 2024 | GraphTranslator: 将图模型对齐大语言模型
专知会员服务
27+阅读 · 2024年3月25日
牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
【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
【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
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
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
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 · 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
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员