The distributed coloring problem is at the core of the area of distributed graph algorithms and it is a problem that has seen tremendous progress over the last few years. Much of the remarkable recent progress on deterministic distributed coloring algorithms is based on two main tools: a) defective colorings in which every node of a given color can have a limited number of neighbors of the same color and b) list coloring, a natural generalization of the standard coloring problem that naturally appears when colorings are computed in different stages and one has to extend a previously computed partial coloring to a full coloring. In this paper, we introduce \emph{list defective colorings}, which can be seen as a generalization of these two coloring variants. Essentially, in a list defective coloring instance, each node $v$ is given a list of colors $x_{v,1},\dots,x_{v,p}$ together with a list of defects $d_{v,1},\dots,d_{v,p}$ such that if $v$ is colored with color $x_{v, i}$, it is allowed to have at most $d_{v, i}$ neighbors with color $x_{v, i}$. We highlight the important role of list defective colorings by showing that faster list defective coloring algorithms would directly lead to faster deterministic $(\Delta+1)$-coloring algorithms in the LOCAL model. Further, we extend a recent distributed list coloring algorithm by Maus and Tonoyan [DISC '20]. Slightly simplified, we show that if for each node $v$ it holds that $\sum_{i=1}^p \big(d_{v,i}+1)^2 > \mathrm{deg}_G^2(v)\cdot polylog\Delta$ then this list defective coloring instance can be solved in a communication-efficient way in only $O(\log\Delta)$ communication rounds. This leads to the first deterministic $(\Delta+1)$-coloring algorithm in the standard CONGEST model with a time complexity of $O(\sqrt{\Delta}\cdot polylog \Delta+\log^* n)$, matching the best time complexity in the LOCAL model up to a $polylog\Delta$ factor.


翻译:分布式染色问题是分布式图算法领域的核心问题,近年来取得了长足的进展。确定性分布式染色算法的许多显着进展,主要基于两个主要工具:a)缺陷染色,在这种染色中,给定颜色的每个节点可以具有同一颜色的有限数量的邻居; b)列表染色,标准染色问题的自然概括,当颜色在不同的阶段计算时,自然出现必须将之前计算的部分染色扩展到完整染色的情况。在本文中,我们引入了“列表缺陷染色”,它可以看作是这两种染色变体的一般化。实际上,在列表缺陷染色实例中,给定每个节点$v$的一组颜色$x_{v,1},\dots,x_{v,p}$以及一组缺陷$d_{v,1},\dots,d_{v,p}$,如果$v$用颜色$x_{v,i}$染色,则它允许最多具有$d_{v,i}$个颜色为$x_{v,i}$的邻居。我们通过展示更快的列表缺陷染色算法将直接导致LOCAL模型中更快的确定性$(\Delta+1)$-染色算法来凸显列表缺陷染色的重要作用。此外,我们扩展了Maus和Tonoyan [DISC '20]的最新分布式列表染色算法。稍加简化,我们证明如果对于每个节点$v$都满足$\sum_{i=1}^p \big(d_{v,i}+1)^2 > \mathrm{deg}_G^2(v)\cdot polylog\Delta$,则可以在通信有效的方式下在仅$O(\log\Delta)$通信轮中解决此列表缺陷染色实例。这导致了标准CONGEST模型中的第一个确定性$(\Delta+1)$-染色算法,时间复杂度为$O(\sqrt{\Delta}\cdot polylog \Delta+\log^* n)$,与LOCAL模型中的最佳时间复杂度相匹配,相差只有$polylog\Delta$的因子。

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