We show that given a SM instance G as input we can find a largest collection of pairwise edge-disjoint stable matchings of G in time linear in the input size. This extends two classical results: 1. The Gale-Shapley algorithm, which can find at most two ("extreme") pairwise edge-disjoint stable matchings of G in linear time, and 2. The polynomial-time algorithm for finding a largest collection of pairwise edge-disjoint perfect matchings (without the stability requirement) in a bipartite graph, obtained by combining K\"{o}nig's characterization with Tutte's f-factor algorithm. Moreover, we also give an algorithm to enumerate all maximum-length chains of disjoint stable matchings in the lattice of stable matchings of a given instance. This algorithm takes time polynomial in the input size for enumerating each chain. We also derive the expected number of such chains in a random instance of Stable Matching.


翻译:我们显示,作为输入的 SM 实例 G, 我们可以在输入大小中找到最大的对齐边缘不连接稳定匹配的集合。 这延伸了两个经典结果 : 1. Gale- Shapley 算法, 最多可以在两个( “ Exreme ” ) 中找到对齐边缘不连接稳定匹配的对齐边缘不连接稳定匹配的匹配, 以及 2. 在双边图形中找到一个最大的对齐边缘不连接匹配的集合的多元时间算法( 没有稳定要求 ), 这是通过将 K\ “ { o} nig ” 的特性与 Tutte f- factor 算法结合而获得的 。 此外, 我们还给出一种算法, 将所有不连接稳定匹配的最长长度匹配链在某个特定实例的边框中进行计算 。 这个算法在输入大小中需要时间的多数值, 来计算每个链。 我们还在 Stable 匹配的随机实例中得出这些链的预期数目 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【WWW2021】基于图层次相关性匹配信号的Ad-hoc 检索
专知会员服务
13+阅读 · 2021年2月25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
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
273+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月4日
Arxiv
6+阅读 · 2021年6月4日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
随波逐流:Similarity-Adaptive and Discrete Optimization
我爱读PAMI
5+阅读 · 2018年2月6日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员