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(k)-切割的快速确定性近似。 (英语) Zbl 07528583号

摘要:在无向图中,a(k)-cut是一组边,它的删除会将图分解为至少\(k)个相连的组件。最小重量切割可以在(n^{O(k)})时间内计算,但当(k)被视为输入的一部分时,计算最小重量切割是NP-hard[Goldschmidt and Hochbaum 1994]。对于poly({m,n,k})-time算法,在小集扩张假设下,最佳近似因子本质上是2【Manurangsi 2017】。Saran和Vazirani[1995]表明,可以通过(O(k)最小割来计算(2-2/k)-近似最小重量(k)-割,这意味着可以通过Karger[2000]的近似线性时间随机min-cut算法来计算(tilde{O}(k m))随机运行时间。Nagamochi和Kamidoi[2007]表明,a((2-2/k)-近似最小重量-切割可以在(O(mn+n^2\log n))时间内确定计算。这些结果提出了两个基本问题。第一个问题涉及随机化的作用。是否有一个确定的算法用于(2)-近似最小值(k)-切割,匹配(tilde{O}(km))的随机运行时间?第二个问题定性地比较了最小割集和2-近似最小割集。在随机化时间内,(2)-近似最小(k)-切割能和最小切割一样快地计算吗?
我们给出了一个确定性近似算法,该算法通过一个(1+varepsilon)-近似来计算(k)-割的LP松弛,从而计算(2+varepsilon))-近似最小割入(O(m\log^3n/varepsilen^2)时间。

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68季度xx 计算理论
68周25 近似算法
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