We investigate the computation of minimum-cost spanning trees satisfying prescribed vertex degree constraints: Given a graph $G$ and a constraint function $D$, we ask for a (minimum-cost) spanning tree $T$ such that for each vertex $v$, $T$ achieves a degree specified by $D(v)$. Specifically, we consider three kinds of constraint functions ordered by their generality -- $D$ may either assign each vertex to a list of admissible degrees, an upper bound on the degrees, or a specific degree. Using a combination of novel techniques and state-of-the-art machinery, we obtain an almost-complete overview of the fine-grained complexity of these problems taking into account the most classical graph parameters of the input graph $G$. In particular, we present SETH-tight upper and lower bounds for these problems when parameterized by the pathwidth and cutwidth, an ETH-tight algorithm parameterized by the cliquewidth, and a nearly SETH-tight algorithm parameterized by treewidth. In order to obtain our upper bound for clique-width, we develop a novel technique of double representation through ``requirement shifting''. Using this technique, we also obtain an ETH-tight single-exponential XP algorithm for the Exact Leaf Spanning Tree problem parameterized by clique-width, which settles the final remaining open case for clique-width from the classical Cut and Count of Cygan et al. [FOCS 2011, TALG 2022]. This shows the versatility of our technique and its potential applicability to other problems as well. Additionally, in order to establish our lower and upper bounds we introduce a number of tools which may be of independent interest, including lazy coloring and ``asymptotic'' SETH-based reductions for structural parameters.


翻译:我们研究满足给定顶点度数约束的最小代价生成树计算问题:给定图 $G$ 和约束函数 $D$,我们需要寻找一棵(最小代价)生成树 $T$,使得每个顶点 $v$ 在 $T$ 中的度数满足 $D(v)$ 的指定要求。具体地,我们考虑三种按一般性程度排序的约束函数 —— $D$ 可以为每个顶点分配一个允许的度数列表、度数的上界,或指定的确切度数。通过结合新颖技术与现有最先进的工具,我们获得了这些问题在考虑输入图 $G$ 的最经典图参数时的几乎完整的细粒度复杂性概况。特别地,我们展示了当以路径宽度和割宽度为参数时这些问题的 SETH-紧致上下界,一个以团宽度为参数的 ETH-紧致算法,以及一个接近 SETH-紧致的以树宽度为参数的算法。为了获得关于团宽度的上界,我们开发了一种通过“需求转移”的双重表示新技巧。利用这一技巧,我们还为以团宽度为参数的精确叶生成树问题获得了 ETH-紧致的单指数 XP 算法,这解决了 Cygan 等人 [FOCS 2011, TALG 2022] 经典 Cut and Count 方法中关于团宽度的最后遗留开放情况。这展示了我们技巧的通用性及其对其他问题的潜在适用性。此外,为了建立我们的下界和上界,我们引入了多个可能具有独立意义的工具,包括惰性着色和基于结构参数的“渐近”SETH 归约。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月21日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年9月25日
【康奈尔大学】度量数据粒度,Measuring Dataset Granularity
专知会员服务
13+阅读 · 2019年12月27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
【边缘计算】边缘计算面临的问题
产业智能官
17+阅读 · 2019年5月31日
你的算法可靠吗? 神经网络不确定性度量
专知
40+阅读 · 2019年4月27日
PyTorch实现多种深度强化学习算法
专知
36+阅读 · 2019年1月15日
【论文】深度学习的数学解释
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年12月15日
【 关关的刷题日记53】 Leetcode 100. Same Tree
专知
10+阅读 · 2017年12月1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
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
6+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
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
Arxiv
0+阅读 · 5月27日
VIP会员
最新内容
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:03
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:31
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
相关资讯
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
【边缘计算】边缘计算面临的问题
产业智能官
17+阅读 · 2019年5月31日
你的算法可靠吗? 神经网络不确定性度量
专知
40+阅读 · 2019年4月27日
PyTorch实现多种深度强化学习算法
专知
36+阅读 · 2019年1月15日
【论文】深度学习的数学解释
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年12月15日
【 关关的刷题日记53】 Leetcode 100. Same Tree
专知
10+阅读 · 2017年12月1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
相关基金
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
6+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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员