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更简洁且更优的捷径集下界

数据结构与算法 2023-10-19 v1

摘要

我们为著名的捷径集问题提供了多种下界:通过从图的传递闭包中添加O(n)O(n)O(m)O(m)条捷径,能在多大程度上减小具有nn个顶点和mm条边的有向图的直径。我们的结果基于对上述问题的O(n)O(n)规模捷径集下界Ω~(n1/4\widetilde{\Omega}(n^{1/4}的近期构造(Bodwin和Hoppenworth [FOCS 2023])的大幅简化。我们强调,我们的简化完全去除了此前所有下界构造中使用的B\'ar\'any和Larman [Math. Ann. 1998]的凸集。我们的简化还去除了对随机性的需求,并进一步去除了一些对数因子。这使我们能将构造推广到更高维,进而可用于展示以下结果。对于O(m)O(m)规模的捷径集,我们展示了Ω(n1/5)\Omega(n^{1/5})下界,改进了先前最佳的Ω(n1/8)\Omega(n^{1/8})下界。对于所有ε>0\varepsilon > 0,我们展示存在δ>0\delta > 0,使得存在nn顶点O(n)O(n)边图GG,其中添加任意大小为O(n2ε)O(n^{2-\varepsilon})的捷径集仍使GG的直径保持为Ω(nδ)\Omega(n^\delta)。与Hesse [SODA 2003]已知的类似结果相比,这改进了所构造图的稀疏性。我们还考虑了捷径集的源向设定:给定图G=(V,E)G=(V,E)、集合SVS\subseteq V,通过从GG的传递闭包中添加边集HH,能在多大程度上减小GG的源向直径max(s,v)S×V,dist(s,v)<dist(s,v)\max_{(s, v) \in S \times V, \text{dist}(s, v) < \infty} \text{dist}(s,v)?我们展示对于任意整数d2d \ge 2,存在nn个顶点上的图G=(V,E)G=(V, E)SVS \subseteq V满足S=Θ~(n3/(d+3))|S| = \widetilde{\Theta}(n^{3/(d+3)}),使得当添加O(n)O(n)O(m)O(m)条捷径时,源向直径为Ω~(S1/3)\widetilde{\Omega}(|S|^{1/3})

关键词

引用

@article{arxiv.2310.12051,
  title  = {Simpler and Higher Lower Bounds for Shortcut Sets},
  author = {Virginia Vassilevska Williams and Yinzhan Xu and Zixuan Xu},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2310.12051},
  year   = {2023}
}

备注

To appear in SODA 2024. Abstract shortened to fit arXiv requirements