Recognizing Weighted Disk Contact Graphs

Disk contact representations realize graphs by mapping vertices bijectively to interior-disjoint disks in the plane such that two disks touch each other if and only if the corresponding vertices are adjacent in the graph. Deciding whether a vertex-weighted planar graph can be realized such that the disks' radii coincide with the vertex weights is known to be NP-hard. In this work, we reduce the gap between hardness and tractability by analyzing the problem for special graph classes. We show that it remains NP-hard for outerplanar graphs with unit weights and for stars with arbitrary weights, strengthening the previous hardness results. On the positive side, we present constructive linear-time recognition algorithms for caterpillars with unit weights and for embedded stars with arbitrary weights.Comment: 24 pages, 21 figures, extended version of a paper to appear at the International Symposium on Graph Drawing and Network Visualization (GD) 201

RECOGNIZING WEIGHTED AND SEEDED DISK GRAPHS

Disk intersection representations realize graphs by mapping vertices bijectively to disks in the plane such that two disks intersect each other if and only if the corresponding vertices are adjacent in the graph. If intersections are restricted to touching points of the boundaries, we call them disk contact representations. Deciding whether a vertex-weighted planar graph can be realized such that the disks\u27 radii coincide with the vertex weights is known to be NP-hard for both contact and intersection representations. In this work, we reduce the gap between hardness and tractability by analyzing the problem for special graph classes. We show that in the contact scenario it remains NP-hard for outerplanar graphs with unit weights and for stars with arbitrary weights, strengthening the previous hardness results. On the positive side, we present a constructive linear-time recognition algorithm for embedded stars with arbitrary weights. We also consider a version of the problem in which the disks of a representation are supposed to cover preassigned points, called seeds. We show that both for contact and intersection representations this problem is NP-hard for unit weights even if the given graph is a path. If the disks\u27 radii are not prescribed, the problem remains NP-hard for trees in the contact scenario

Preprocessing for Outerplanar Vertex Deletion: An Elementary Kernel of Quartic Size

In the ?-Minor-Free Deletion problem one is given an undirected graph G, an integer k, and the task is to determine whether there exists a vertex set S of size at most k, so that G-S contains no graph from the finite family ? as a minor. It is known that whenever ? contains at least one planar graph, then ?-Minor-Free Deletion admits a polynomial kernel, that is, there is a polynomial-time algorithm that outputs an equivalent instance of size k^{?(1)} [Fomin, Lokshtanov, Misra, Saurabh; FOCS 2012]. However, this result relies on non-constructive arguments based on well-quasi-ordering and does not provide a concrete bound on the kernel size. We study the Outerplanar Deletion problem, in which we want to remove at most k vertices from a graph to make it outerplanar. This is a special case of ?-Minor-Free Deletion for the family ? = {K?, K_{2,3}}. The class of outerplanar graphs is arguably the simplest class of graphs for which no explicit kernelization size bounds are known. By exploiting the combinatorial properties of outerplanar graphs we present elementary reduction rules decreasing the size of a graph. This yields a constructive kernel with ?(k?) vertices and edges. As a corollary, we derive that any minor-minimal obstruction to having an outerplanar deletion set of size k has ?(k?) vertices and edges

Irrelevant vertices for the planar Disjoint Paths Problem

The Disjoint Paths Problem asks, given a graph G and a set of pairs of terminals (s1,t1),…,(sk,tk)(s1,t1),…,(sk,tk), whether there is a collection of k pairwise vertex-disjoint paths linking sisi and titi, for i=1,…,ki=1,…,k. In their f(k)⋅n3f(k)⋅n3 algorithm for this problem, Robertson and Seymour introduced the irrelevant vertex technique according to which in every instance of treewidth greater than g(k)g(k) there is an “irrelevant” vertex whose removal creates an equivalent instance of the problem. This fact is based on the celebrated Unique Linkage Theorem , whose – very technical – proof gives a function g(k)g(k) that is responsible for an immense parameter dependence in the running time of the algorithm. In this paper we give a new and self-contained proof of this result that strongly exploits the combinatorial properties of planar graphs and achieves g(k)=O(k3/2⋅2k)g(k)=O(k3/2⋅2k). Our bound is radically better than the bounds known for general graphs

Parameterized Complexity of Finding a Spanning Tree with Minimum Reload Cost Diameter

We study the minimum diameter spanning tree problem under the reload cost model (DIAMETER-TREE for short) introduced by Wirth and Steffan (2001). In this problem, given an undirected edge-colored graph G, reload costs on a path arise at a node where the path uses consecutive edges of different colors. The objective is to find a spanning tree of G of minimum diameter with respect to the reload costs. We initiate a systematic study of the parameterized complexity of the DIAMETER-TREE problem by considering the following parameters: the cost of a solution, and the treewidth and the maximum degree Delta of the input graph. We prove that DIAMETER-TREE is para-np-hard for any combination of two of these three parameters, and that it is FPT parameterized by the three of them. We also prove that the problem can be solved in polynomial time on cactus graphs. This result is somehow surprising since we prove DIAMETER-TREE to be NP-hard on graphs of treewidth two, which is best possible as the problem can be trivially solved on forests. When the reload costs satisfy the triangle inequality, Wirth and Steffan (2001) proved that the problem can be solved in polynomial time on graphs with Delta=3, and Galbiati (2008) proved that it is NP-hard if Delta=4. Our results show, in particular, that without the requirement of the triangle inequality, the problem is NP-hard if Delta=3, which is also best possible. Finally, in the case where the reload costs are polynomially bounded by the size of the input graph, we prove that DIAMETER-TREE is in XP and W[1]-hard parameterized by the treewidth plus Delta

Algorithms for drawing planar graphs

Computers raken meer en meer ingeburgerd in de samenleving. Ze worden gebruikt om informatie uit te rekenen, op te slaan en snel weer te geven. Deze weergave kan gebeuren in tekst, tabellen of in allerlei andere schema's. Een plaatje zegt vaak meer dan 1000 woorden, mits het plaatje duidelijk en overzichtelijk is. Een schema kan bestaan uit rechthoeken met informatie en verbindingslijnen tussen deze rechthoeken. Denk maar aan een schematische weergave van de organisatie structuur van een bedrijf. Of beschouw een schematische weergave van alle relaties en links in een database of een ander software programma. Ook een plan voor een uit te voeren project moet duidelijk laten zien welke onderdelen afhankelijk van elkaar zijn en tegelijk of na elkaar uitgevoerd moeten worden. Uit een schema moeten alle onderlinge relaties direct blijken. Ook op het gebied van electrische schakelingen zijn er vaak vereenvoudigde schema's die alle verbindingen tussen de componenten weergeven. Denk maar aan de bijlagen van een televisietoestel. Een schema wordt hier veelal gebruikt om later reparaties of uitbreidingen aan de electrische schakelingen uit te voeren. De elec- trische schakelingen kunnen uit duizenden componenten bestaan. Als er zeer veel van deze schakelingen grasch weergegeven moeten worden, is het belangrijk dat tekeningen van deze netwerken snel gemaakt kunnen worden, en het resultaat moet duidelijk en overzichtelijk zijn. In meer algemene zin bestaat een netwerk uit een aantal componenten, met verbindingen tussen deze componenten. In de wiskunde worden deze netwerken ook wel grafen genoemd. De componenten worden knopen genoemd en de verbindingen lijnen. Dit proefschrift is gewijd aan het automatisch tekenen en grasch representeren van grafen. De hierboven vermelde voorbeelden geven een goed inzichtin de be- trokken vragen bij de methoden, ook wel algoritmen genoemd, om een layout van een graaf te maken. Helaas zijn esthetische criteria zoals \leesbaarheid" of een \mooie tekening" niet direct te vertalen tot wiskundige formules. Anderzijds kan een wiskundig optimaliseringcriterium een goede keus zijn voor een bepaalde graaf, maar leiden tot een onoverzichtelijke tekening in andere gevallen. Heel vaak voldoet een goede tekening aan een combinatie van optimaliseringscriteria. Een belangrijk criterium is ofdat de graaf zonder kruisende lijnen getekend kan worden. Als dit het geval is dan wordt de graaf planair genoemd. We bestuderen in dit proefschrift het automatisch tekenen en representeren van 223?224 SAMENVATTING planaire grafen in het platte vlak en op roosters (dus alle co? ordinaten zijn gehele getallen). We tekenen de planaire grafen ook zonder kruisende lijnen. Belangrijke criteria voor de representatie van planaire grafen, genoemd in de literatuur, zijn de volgende: Het minimaliseren van het aantal bochten in de verbindingen (of het tekenen van de graaf met alle verbindingen als rechte lijnen weergegeven). Het minimaliseren van het totaal gebruikte gebied waarbinnen de representatie \mooi" kan worden weergegeven. Het plaatsen van de knopen, lijnen en bochten op roostercoordinaten. Het maximaliseren van de hoeken tussen elke twee opeenvolgende uitgaande verbindingen van een knoop. Het maximaliseren van de totale afstand tussen de knopen. De interne gebieden moeten convex getekend worden. Kwantitatieve uitspraken over de kwaliteit van een tekenalgoritme worden steeds gedaan in termen van het aantal knopen van een graaf. Het proefschrift is onderverdeeld in drie delen: Deel A presenteert een inleiding tot het gebied van planaire grafen. Het geeft een uitgebreid overzicht ven de belangrijkste basistechnieken en algoritmen, die vooraf- gaan aan de algoritmen, beschreven in de andere delen. Deel B beschouwt het probleem van het uitbreiden van planaire grafen zodat een bepaalde graad van samenhangendheid wordt bereikt. Een graaf heet k-samen- hangend als na het weglaten van