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使用修剪模块分解最大匹配一些图类上的算法。 (英语) Zbl 1509.68198号

总结:考虑以下一般性问题:如果我们能解决最大匹配在图类(mathcal{C})的(准)线性时间中,对于可以模块化分解到\(\mathcal{C}\)?使后一个问题变得困难的是最大匹配问题是商保持不变,因此很难利用模分解的商子图的结构属性。到目前为止,我们只知道[D.考德特等,SODA 2018,2765–2784(2018;兹比尔1403.68157)]这仅适用于商子图具有有界阶和/或在图中非平凡模的附加假设下。为了回答距离生性图和其他有向图超类的这个问题,我们研究了商子图的模分解和剪枝过程的组合效应。具体来说,我们从所有这些子图中顺序删除它们所谓的单顶点扩展(、吊坠、反吊坠、双顶点、通用顶点和孤立顶点)。这样,我们得到了一个“修剪模块分解”,可以在准线性时间内计算。我们的主要结果是,如果所有修剪的商子图都有界序,那么可以在线性时间内计算出最大匹配。后一个结果严格扩展了Coudert等人的框架模块为了加速计算某些图类上的最大匹配,而不是仅仅在其顶点上。

理学硕士:

68兰特 计算机科学中的图论(包括图形绘制)
05C70号 具有特殊属性的边子集(因子分解、匹配、分区、覆盖和打包等)
05C85号 图形算法(图形理论方面)
65年第68季度 算法和问题复杂性分析
68年第27季度 参数化复杂性、可处理性和核化
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