Approximated distributed minimum vertex cover algorithms for bounded degree graphs

LNCS v. 6196 is the Conference Proceedings of COCOON 2010In this paper, two distributed algorithms for the minimum vertex cover problem are given. In the unweighted case, we propose a 2.5-approximation algorithm with round complexity O(Δ), where Δ is the maximal degree of G, improving the previous 3-approximation result with the same round complexity O(Δ). For the weighted case, we give a 4-approximation algorithm with round complexity O(Δ). © 2010 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.link_to_subscribed_fulltextThe 16th Annual International Computing and Combinatorics Conference (COCOON 2010), Nha Trang, Vietnam, 19-21 July 2010. In Lecture Notes in Computer Science, 2010, v. 6196, p. 100–10

Optimal Dynamic Subset Sampling: Theory and Applications

We study the fundamental problem of sampling independent events, called subset sampling. Specifically, consider a set of $n$ events $S=\{x_1, \ldots, x_n\}$, where each event $x_i$ has an associated probability $p(x_i)$. The subset sampling problem aims to sample a subset $T \subseteq S$, such that every $x_i$ is independently included in $S$ with probability $p_i$. A naive solution is to flip a coin for each event, which takes $O(n)$ time. However, the specific goal is to develop data structures that allow drawing a sample in time proportional to the expected output size $\mu=\sum_{i=1}^n p(x_i)$, which can be significantly smaller than $n$ in many applications. The subset sampling problem serves as an important building block in many tasks and has been the subject of various research for more than a decade. However, most of the existing subset sampling approaches are conducted in a static setting, where the events or their associated probability in set $S$ is not allowed to be changed over time. These algorithms incur either large query time or update time in a dynamic setting despite the ubiquitous time-evolving events with changing probability in real life. Therefore, it is a pressing need, but still, an open problem, to design efficient dynamic subset sampling algorithms. In this paper, we propose ODSS, the first optimal dynamic subset sampling algorithm. The expected query time and update time of ODSS are both optimal, matching the lower bounds of the subset sampling problem. We present a nontrivial theoretical analysis to demonstrate the superiority of ODSS. We also conduct comprehensive experiments to empirically evaluate the performance of ODSS. Moreover, we apply ODSS to a concrete application: influence maximization. We empirically show that our ODSS can improve the complexities of existing influence maximization algorithms on large real-world evolving social networks.Comment: ACM SIGKDD 202

The Partial Visibility Representation Extension Problem

For a graph $G$, a function $\psi$ is called a \emph{bar visibility representation} of $G$ when for each vertex $v \in V(G)$, $\psi(v)$ is a horizontal line segment (\emph{bar}) and $uv \in E(G)$ iff there is an unobstructed, vertical, $\varepsilon$-wide line of sight between $\psi(u)$ and $\psi(v)$. Graphs admitting such representations are well understood (via simple characterizations) and recognizable in linear time. For a directed graph $G$, a bar visibility representation $\psi$ of $G$, additionally, puts the bar $\psi(u)$ strictly below the bar $\psi(v)$ for each directed edge $(u,v)$ of $G$. We study a generalization of the recognition problem where a function $\psi'$ defined on a subset $V'$ of $V(G)$ is given and the question is whether there is a bar visibility representation $\psi$ of $G$ with $\psi(v) = \psi'(v)$ for every $v \in V'$. We show that for undirected graphs this problem together with closely related problems are \NP-complete, but for certain cases involving directed graphs it is solvable in polynomial time.Comment: Appears in the Proceedings of the 24th International Symposium on Graph Drawing and Network Visualization (GD 2016

Lossy Kernelization

In this paper we propose a new framework for analyzing the performance of preprocessing algorithms. Our framework builds on the notion of kernelization from parameterized complexity. However, as opposed to the original notion of kernelization, our definitions combine well with approximation algorithms and heuristics. The key new definition is that of a polynomial size $\alpha$-approximate kernel. Loosely speaking, a polynomial size $\alpha$-approximate kernel is a polynomial time pre-processing algorithm that takes as input an instance $(I,k)$ to a parameterized problem, and outputs another instance $(I',k')$ to the same problem, such that $|I'|+k' \leq k^{O(1)}$. Additionally, for every $c \geq 1$, a $c$-approximate solution $s'$ to the pre-processed instance $(I',k')$ can be turned in polynomial time into a $(c \cdot \alpha)$-approximate solution $s$ to the original instance $(I,k)$. Our main technical contribution are $\alpha$-approximate kernels of polynomial size for three problems, namely Connected Vertex Cover, Disjoint Cycle Packing and Disjoint Factors. These problems are known not to admit any polynomial size kernels unless $NP \subseteq coNP/poly$. Our approximate kernels simultaneously beat both the lower bounds on the (normal) kernel size, and the hardness of approximation lower bounds for all three problems. On the negative side we prove that Longest Path parameterized by the length of the path and Set Cover parameterized by the universe size do not admit even an $\alpha$-approximate kernel of polynomial size, for any $\alpha \geq 1$, unless $NP \subseteq coNP/poly$. In order to prove this lower bound we need to combine in a non-trivial way the techniques used for showing kernelization lower bounds with the methods for showing hardness of approximationComment: 58 pages. Version 2 contain new results: PSAKS for Cycle Packing and approximate kernel lower bounds for Set Cover and Hitting Set parameterized by universe siz

Tree-Structured Problems and Parallel Computation

Turing-Maschinen sind das klassische Beschreibungsmittel für Wortsprachen und werden daher auch benützt, um Komplexitätsklassen zu definieren. Dies geschieht zum Beispiel durch das Einschränken des Platz- oder Zeitaufwandes der Berechnung zur Lösung eines Problems. Für sehr niedrige Komplexität wie etwa sublineare Laufzeit, werden Schaltkreise verwendet. Schaltkreise können auf natürliche Art Komplexitäten wie etwa logarithmische Laufzeit modellieren. Ebenso können sie als eine Art paralleles Rechenmodell gesehen werden. Eine wichtige parallele Komplexitätsklasse ist NC1. Sie wird beschrieben durch Boolesche Schaltkreise logarithmischer Tiefe und beschränktem Eingangsgrad der Gatter. Eine initiale Beobachtung, die die vorliegende Arbeit motiviert, ist, dass viele schwere Probleme in NC1 eine ähnliche Struktur haben und auf ähnliche Art und Weise gelöst werden. Das Auswertungsproblem für Boolesche Formeln ist eines der repräsentativsten Probleme aus dieser Klasse: Gegeben ist hier eine aussagenlogische Formel samt Belegung für die Variablen; gefragt ist, ob sie zu wahr oder zu falsch auswertet. Dieses Problem wird in NC1 gelöst durch den Algorithmus von Buss. Auf ähnliche Art können arithmetische Formeln in #NC1 ausgewertet oder das Wortproblem für Visibly-Pushdown-Sprachen gelöst werden. Zu besagter Klasse an Problemen gehört auch Courcelles Theorem, welches Berechnungen in Baumautomaten involviert. Zu bemerken ist, dass alle angesprochenen Probleme gemeinsam haben, dass sie aus Instanzen bestehen, die baumartig sind. Formeln sind Bäume, Visibly-Pushdown-Sprachen enthalten als Wörter kodierte Bäume und Courcelles Theorem betrachtet Graphen mit beschränkter Baumweite, d.h. Graphen, die sich als Baum darstellen lassen. Insbesondere Letzteres ist ein Schema, das häufiger auftritt. Zum Beispiel gibt es NP-vollständige Graphprobleme wie das Finden von Hamilton-Kreisen, welches unter beschränkter Baumweite in P fällt. Neuere Analysen konnten diese Schranke weiter zu SAC1 verbessern, was eine parallele Komplexitätsklasse ist. Die angesprochenen Probleme kommen aus unterschiedlichen Bereichen und haben individuelle Lösungen. Hauptthese dieser Arbeit ist, dass sich diese Vielfalt vereinheitlichen lässt. Es wird ein generisches Lösungskonzept vorgestellt, welches darauf beruht, dass sich die Probleme auf ein Termevaluierungsproblem reduzieren lassen. Kernstück ist daher ein Termevaluierungsalgorithmus, der unabhängig von der Algebra, über welche der Term evaluiert werden soll, ist. Resultat ist, dass eine Vielzahl, darunter die oben angesprochenen Probleme, sich auf analoge Art lösen lassen, und dass sich ebenso leicht neue Resultate zeigen lassen. Diese Menge an Resultaten hätte sich ohne den vereinheitlichten Lösungsansatz nicht innerhalb des Rahmens einer Arbeit wie der vorliegenden zeigen lassen. Der entwickelte Lösungsansatz führt stets zu Schaltkreisfamilien polylogarithmischer Tiefe. Es wird jedoch auch die Frage behandelt, wie mächtig Schaltkreisfamilien konstanter Tiefe noch bezüglich Termevaluierung sind. Die Klasse AC0 ist hierfür ein natürlicher Kandidat; sie entspricht der Menge der Sprachen, die durch Logik erster Ordung beschreibbar sind. Um dieses Problem anzugehen, wird zunächst das Termevaluierungsproblem über endlichen Algebren betrachtet. Dieses wiederum lässt sich in das Wortproblem von Visibly-Pushdown-Sprachen einbetten. Daher handelt dieser Teil der Arbeit vornehmlich von der Beschreibbarkeit von Visibly-Pushdown-Sprachen in Logik erster Ordnung. Hierbei treten ungelöste Probleme zu Tage, welche ein Indiz dafür sind, wie schlecht die Komplexität konstanter Tiefe bisher noch verstanden ist, und das, trotz des Resultats von Furst, Saxe und Sipser, bzw. Håstads. Die bis jetzt beschrieben Inhalte sind Teil einer kontinuierlichen Entwicklung. Es gibt jedoch ein Thema in dieser Arbeit, das orthogonal dazu ist: Automaten und im speziellen Cost-Register-Automaten. Zum einen sind, wie oben angedeutet, Automaten Beispiele für Anwendungen des hier entwickelten generischen Lösungsansatzes. Zum anderen können sie selbst zur Beschreibung von Termevaluierungsproblemen dienen; so können Visibly-Pushdown-Automaten Termevaluierung über endlichen Algebren ausführen. Um über endliche Algebren hinauszugehen, benötigen die Automaten mehr Speicher. Visibly-Pushdown-Automaten haben einen Keller, der genau dafür geeignet ist, die Baumstruktur einer Eingabeformel zu verifizieren. Für nichtendliche Algebren eignet sich ein Modell, welches hier vorgestellt werden soll. Es kombiniert Visibly-Pushdown-Automaten mit Cost-Register-Automaten. Ein Cost-Register-Automat ist ein endlicher Automat, welcher mit zusätzlichen Registern ausgestattet ist. Die Register können Werte einer Algebra speichern und werden in jedem Schritt in Abhängigkeit des Eingabezeichens und des Zustandes aktualisiert. Dieser Einwegdatenfluss von Zuständen zu Registern sorgt dafür, dass dieses Modell nicht nur entscheidbar bleibt, sondern, in Abhängigkeit der Algebra, auch niedrige Komplexität hat. Das neue Modell der Cost-Register-Visibly-Pushdown-Automaten kann nun Terme evaluieren. Es werden grundlegende Eigenschaften gezeigt, einschließlich Komplexitätsaussagen

Applications of matching theory in constraint programming

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