For some $k \in \mathbb{Z}_{\geq 0}\cup \infty$, we call a linear forest $k$-bounded if each of its components has at most $k$ edges. We will say a $(k,\ell)$-bounded linear forest decomposition of a graph $G$ is a partition of $E(G)$ into the edge sets of two linear forests $F_k,F_\ell$ where $F_k$ is $k$-bounded and $F_\ell$ is $\ell$-bounded. We show that the problem of deciding whether a given graph has such a decomposition is NP-complete if both $k$ and $\ell$ are at least $2$, NP-complete if $k\geq 9$ and $\ell =1$, and is in P for $(k,\ell)=(2,1)$. Before this, the only known NP-complete cases were the $(2,2)$ and $(3,3)$ cases. Our hardness result answers a question of Bermond et al. from 1984. We also show that planar graphs of girth at least nine decompose into a linear forest and a matching, which in particular is stronger than $3$-edge-colouring such graphs.


翻译:对于以美元为单位的直线森林来说,如果其每个组成部分的边缘以美元为单位,我们称之为线性森林,如果每个组成部分的边缘以美元为单位,我们称之为线性森林,如果每个组成部分的边缘以美元为单位,我们称之为以美元为单位的线性森林分解。我们将说,以美元为单位的图以美元为单位的线性森林分解(G)美元为单位的线性森林。如果以美元为单位,则以美元为单位的线性森林分解为单位的线性森林。如果以美元为单位的线性森林分解为单位,则以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位。我们表明,确定某一图图的分解的图的分解方,如果美元或以美元为单位,如果以美元为单位的美元为单位,则以美元为单位,则以美元或以美元为单位,如果以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,如果以美元为单位,则以美元为单位,如果以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,则以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,以美元为单位,则以美元为单位,以美元为单位

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
70+阅读 · 2021年12月8日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月18日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月15日
VIP会员
相关VIP内容
【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
70+阅读 · 2021年12月8日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员