We consider approximations for computing minimum weighted cuts in directed graphs. We consider both rooted and global minimum cuts, and both edge-cuts and vertex-cuts. For these problems we give randomized Monte Carlo algorithms that compute a $(1+\epsilon)$-approximate minimum cut in $\tilde{O}(n^2 / \epsilon^2)$ time. These results extend and build on recent work [4] that obtained exact algorithms with similar running times in directed graphs with small integer capacities.


翻译:我们考虑在定向图表中计算最低加权削减的近似值。 我们考虑的是根值和全球最低削减值, 以及边缘切口和顶端切口。 对于这些问题,我们给出了随机的蒙特卡洛算法, 计算出$( 1 ⁇ epsilon)$- 近似最低削减值, 以 $\ tilde{O} (n ⁇ 2 /\ epsilon2) 计值。 这些结果扩展并借鉴了最近的工作 [4], 后者在有小整数的定向图表中获得了类似运行时间的精确算法 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
107+阅读 · 2020年5月3日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+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
103+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3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
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2017年7月7日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月7日
VIP会员
相关资讯
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3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
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2017年7月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员