We continue the study of $(\mathrm{tw},\omega)$-bounded graph classes, that is, hereditary graph classes in which the treewidth can only be large due to the presence of a large clique, with the goal of understanding the extent to which this property has useful algorithmic implications for the Independent Set and related problems. In the previous paper of the series [Dallard, Milani\v{c}, and \v{S}torgel, Treewidth versus clique number. II. Tree-independence number], we introduced the tree-independence number, a min-max graph invariant related to tree decompositions. Bounded tree-independence number implies both $(\mathrm{tw},\omega)$-boundedness and the existence of a polynomial-time algorithm for the Maximum Weight Independent Set problem, provided that the input graph is given together with a tree decomposition with bounded independence number. In this paper, we consider six graph containment relations and for each of them characterize the graphs $H$ for which any graph excluding $H$ with respect to the relation admits a tree decomposition with bounded independence number. The induced minor relation is of particular interest: we show that excluding either a $K_5$ minus an edge or the $4$-wheel implies the existence of a tree decomposition in which every bag is a clique plus at most $3$ vertices, while excluding a complete bipartite graph $K_{2,q}$ implies the existence of a tree decomposition with independence number at most $2(q-1)$. Our constructive proofs are obtained using a variety of tools, including $\ell$-refined tree decompositions, SPQR trees, and potential maximal cliques. They imply polynomial-time algorithms for the Independent Set and related problems in an infinite family of graph classes; in particular, the results apply to the class of $1$-perfectly orientable graphs, answering a question of Beisegel, Chudnovsky, Gurvich, Milani\v{c}, and Servatius from 2019.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】数据科学的实用线性代数,328页pdf
专知会员服务
135+阅读 · 2022年9月17日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知会员服务
39+阅读 · 2020年8月22日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
145+阅读 · 2020年7月6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
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31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 · 2015年12月31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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月5日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31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 · 2015年12月31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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员