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一种近似单源最短路径的确定性近似分布式算法。 (英语) Zbl 1466.68085号

摘要:我们提出了一种求解分布式加权网络上单源最短路径问题的确定性((1+o(1))-近似((n^{1/2+o(一)}+D^{1+o(1)})-时间算法CONGEST公司模型);这里,(n)是网络中的节点数,(D)是网络的(跃点)直径,边权重是从1到(operatorname{poly}(n))的正整数。这是该问题的第一个非平凡的确定性算法。它还改进了(i)随机((1+o(1))-近似(tilde{o}(\sqrt))的运行时间{n} D类^{1/4}+D)\)-的时间算法最后一位作者[发表于:第46届ACM计算理论研讨会论文集,STOC’14。纽约州纽约市:计算机协会(ACM)。565–573(2014年;Zbl 1315.05136号)]乘以大到(n^{1/8})的因子,以及(ii)C.冷曾B.帕特·沙米尔的\(tilde{O}(n^{1/2+\epsilon}+D)-时间算法[摘自:第45届ACM计算理论研讨会论文集,STOC’13。纽约州纽约市:计算机协会(ACM)。381–390 (2013;Zbl 1293.68058号)]在相同的运行时间内。(在整个过程中,我们使用\(\ tilde{O}(\ cdot)\)在\(n\)中隐藏多对数因子。)我们的运行时间与\(\Omega(\sqrt{n/\logn}+D)\)的已知时间下限相匹配[M.埃尔金,SIAM J.计算。36,第2期,433–456(2006年;Zbl 1116.05077号)]从而基本上解决了至少十年前提出的这个问题[M.埃尔金,“分布式近似:一项调查”,ACM SIGACT News 35,No.4,40–57(2004;doi:10.1145/1054916.1054931)]. 它还暗示了一种近似((2+o(1))-近似((n^{1/2+o(1)}+D^{1+oS.霍尔泽N.平斯克[LIPIcs–Leibniz Int.Proc.Inform.46,第6条,第16页(2016;Zbl 1380.68428号)]. 为了实现这一结果,我们开发了两种技术,这两种技术可能具有独立的兴趣,并在其他环境中有用:(i)一种确定性过程,它取代了在各种环境中通常用于最短路径计算的“击中集参数”,(ii)一种简单、确定的\((n^{o(1)},o(1))\)-跃点集大小为\(n^{1+o(1)}\)。我们将这些技术与许多分布式算法技术相结合,其中一些技术来自与最短路径无关的问题,例如规则集[A.V.Goldberg公司等,SIAM J.离散数学。第1期,第4期,434–446页(1988年;Zbl 0671.05038号)],源检测[C.冷曾D.佩莱,摘自:第32届ACM分布式计算原理研讨会论文集,PODC’13。纽约州纽约市:计算机协会(ACM)。375–382 (2013;Zbl 1323.68421号)],和部分距离估计[C.冷曾B.帕特·沙米尔,摘自:第34届ACM分布式计算原理研讨会论文集,PODC’15。纽约州纽约市:计算机协会(ACM)。153–162 (2015;Zbl 1333.68280号)]. 我们的跳集构造还导致了其他两种情况下的单源最短路径算法:拥挤的派系,和(ii)a\((1+o(1))\)-近似\(n^{o(1流动算法。第一个结果回答了中的一个公开问题[最后一位作者,见上述引文]。第二个结果部分回答了以下问题A.麦格雷戈[《问题14:图形距离》(2006);https://sublinear.info/index.php?title=Open_Problems:14].

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68周25 近似算法
05C85号 图形算法(图形理论方面)
68宽15 分布式算法
68瓦20 随机算法

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