We develop fast approximation algorithms for the minimum-cost version of the Bounded-Degree MST problem (BD-MST) and its generalization the Crossing Spanning Tree problem (Crossing-ST). We solve the underlying LP to within a $(1+\epsilon)$ approximation factor in near-linear time via the multiplicative weight update (MWU) technique. This yields, in particular, a near-linear time algorithm that outputs an estimate $B$ such that $B \le B^* \le \lceil (1+\epsilon)B \rceil +1$ where $B^*$ is the minimum-degree of a spanning tree of a given graph. To round the fractional solution, in our main technical contribution, we describe a fast near-linear time implementation of swap-rounding in the spanning tree polytope of a graph. The fractional solution can also be used to sparsify the input graph that can in turn be used to speed up existing combinatorial algorithms. Together, these ideas lead to significantly faster approximation algorithms than known before for the two problems of interest. In addition, a fast algorithm for swap rounding in the graphic matroid is a generic tool that has other applications, including to TSP and submodular function maximization.


翻译:我们为MST问题(BD-MST)的最小成本版本开发快速近似算法(快速近似算法 ), 以及它一般化的交叉树问题( 交叉树问题 ) 。 我们通过倍增重量更新( MWU) 技术, 在近线时间里将基础LP 解解到$( 1 ⁇ epsilon) 近似系数之内 。 特别是, 产生一个近线性时间算法, 该算法可以输出一个美元为B$B\le B ⁇ \ \ le le lceil ( 1 ⁇ epsil) B\ rceil +1$, 其中$B ⁇ +1$ 是特定图树的最小范围。 我们通过我们的主要技术贡献, 将点解分数解决方案在近线性系数内解决 。 我们描述一个近线性互换时间的快速执行, 在图的树多功能中进行。 分数解算法解算法也可以用来对输入的图形图进行增缩, 从而加速现有梳理算算算算算算算算算算算算算算算算算算算算算算算算算算算算法。 共同, 这些想法导致快速的快速转换算算算算算算算算算算算算法, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《高级算法》Advanced Algorithms,176页pdf
专知会员服务
91+阅读 · 2020年10月22日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
【Manning新书】现代Java实战,592页pdf
专知会员服务
99+阅读 · 2020年5月22日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
137+阅读 · 2019年9月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Redis Stream 实践
性能与架构
3+阅读 · 2018年7月21日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
最佳实践:深度学习用于自然语言处理(三)
待字闺中
3+阅读 · 2017年8月20日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月8日
A Robust Approach to ARMA Factor Modeling
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月7日
VIP会员
相关VIP内容
最新《高级算法》Advanced Algorithms,176页pdf
专知会员服务
91+阅读 · 2020年10月22日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
【Manning新书】现代Java实战,592页pdf
专知会员服务
99+阅读 · 2020年5月22日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
137+阅读 · 2019年9月24日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Redis Stream 实践
性能与架构
3+阅读 · 2018年7月21日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
最佳实践:深度学习用于自然语言处理(三)
待字闺中
3+阅读 · 2017年8月20日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员