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计算机科学 > 数据结构与算法

arXiv:2510.25043 (cs)
[提交于 2025年10月29日 ]

标题: 边缘图多胞形

标题: Hedgegraph Polymatroids

Authors:Karthekeyan Chandrasekaran, Chandra Chekuri, Weihang Wang, Weihao Zhu
摘要: 图和超图在广泛的应用中结合了表达建模能力和算法效率。 Hedgegraphs通过将超边分组到颜色/边中,进一步推广了超图。 这使得Hedgegraphs能够对超边之间的依赖关系进行建模,并导致了一些应用。 然而,这带来了算法上的挑战。 特别是,割函数不是次模的,这成为了连接性算法的障碍。 在本工作中,我们引入了两种基于分割的Hedgegraphs连接性度量,并研究了它们的结构和算法方面。 我们不再使用割函数,而是研究与Hedgegraphs相关的拟多面体。 拟多面体的视角带来了新的可解性结果,以及对图和超图经典结果的有洞察力的推广。
摘要: Graphs and hypergraphs combine expressive modeling power with algorithmic efficiency for a wide range of applications. Hedgegraphs generalize hypergraphs further by grouping hyperedges under a color/hedge. This allows hedgegraphs to model dependencies between hyperedges and leads to several applications. However, it poses algorithmic challenges. In particular, the cut function is not submodular, which has been a barrier to algorithms for connectivity. In this work, we introduce two alternative partition-based measures of connectivity in hedgegraphs and study their structural and algorithmic aspects. Instead of the cut function, we investigate a polymatroid associated with hedgegraphs. The polymatroidal lens leads to new tractability results as well as insightful generalizations of classical results on graphs and hypergraphs.
主题: 数据结构与算法 (cs.DS)
引用方式: arXiv:2510.25043 [cs.DS]
  (或者 arXiv:2510.25043v1 [cs.DS] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.25043
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Weihao Zhu [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 10 月 29 日 00:03:04 UTC (298 KB)
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