Fully dynamic graph algorithms that achieve polylogarithmic or better time per operation use either a hierarchical graph decomposition or random-rank based approach. There are so far two graph properties for which efficient algorithms for both types of data structures exist, namely fully dynamic (Delta + 1) coloring and fully dynamic maximal matching. In this paper we present an extensive experimental study of these two types of algorithms for these two problems together with very simple baseline algorithms to determine which of these algorithms are the fastest. Our results indicate that the data structures used by the different algorithms dominate their performance.


翻译:完全动态图形算法, 实现多元化或每个操作的时间更短, 要么使用等级图形分解法, 要么采用随机排序法。 到目前为止, 两种数据结构都存在两种图形属性, 即完全动态( Delta + 1) 色化和完全动态最大化匹配。 在本文中, 我们展示了对这两个问题这两种类型的算法的广泛实验性研究, 以及非常简单的基线算法, 以确定其中哪种算法是最快的 。 我们的结果表明, 不同的算法所使用的数据结构主宰了它们的性能 。

0
下载
关闭预览

相关内容

一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年4月18日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15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10月6日
Pointer Graph Networks
Arxiv
7+阅读 · 2020年6月11日
Arxiv
9+阅读 · 2019年4月19日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关VIP内容
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年4月18日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月6日
Pointer Graph Networks
Arxiv
7+阅读 · 2020年6月11日
Arxiv
9+阅读 · 2019年4月19日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员