Техника Бренды Бейкер — это метод построения приближенных схем полиномиального времени (ПСПВ, PTAS) для задач на планарных графах. Метод назван именем американской учёной в области информатики Бренды Бейкер[англ.], сообщившей о методе на конференции 1983 года и опубликовавшей статью в журнале Journal of the ACM в 1994.

Идея техники Бренды Бейкер заключается в разбиении графа на уровни, так что задача может быть решена оптимально на каждом уровне, затем решения на каждом уровне комбинируются удовлетворительным способом, что приводит к реалистичному решению. Эта техника дала ПСПВ для следующих задач: задача поиска изоморфного подграфа, задача о максимальном независимом множестве, задача о вершинном покрытии, минимальное доминирующее множество, минимальное доминирующее множество рёбер многие другие.

Теория двухмерности[англ.] Эрика Демайна, Фёдора Фомина, Мухаммеда Хаджигайи и Димитроса Тиликоса и её ответление упрощённые декомпозиции[1][2] обобщает и существенно расширяет область применения техники Бренды Бейкер на обширное множество задач на планарных графах и, более обще, на графах, не содержащих определённого минора, таких как графы с ограниченным родом, а также другие классы графов, не замкнутые по взятию минора, такие как 1-планарные графы.

Пример техники править

Пример, на котором продемонстрируем технику Бренды Бейкер — это задача нахождения максимума взвешенного независимого множества.

Алгоритм править

НЕЗАВИСИМОЕ МНОЖЕСТВО( , , )

Выбираем произвольную вершину  
 
Находим уровни поиска в ширину для графа   с корнем    :  
Для всех  
Находим компоненты   графа   после удаления уровня  
Для всех  
Вычисляем   , независимое множество с максимальным весом для графа   
 
Пусть   является решением задачи с максимальным весом среди  
Возвращаем  

Заметим, что приведённый алгоритм правдоподобен, поскольку каждое множество   является объединением непересекающихся независимых множеств.

Динамическое программирование править

Динамическое программирование используется для вычисления независимого множества максимального веса для каждого  . Эта задача динамического программирования работает, поскольку каждый граф   является  -внешнепланарным. Многие NP-полные задачи можно решить с помощью динамического программирования на  -внешнепланарных графах.

Примечания править

Литература править

  • B. Baker. Approximation algorithms for NP-complete problems on planar graphs // Journal of the ACM. — 1994. — Т. 41, вып. 1. — С. 153–180. — doi:10.1145/174644.174650.
  • B. Baker. Approximation algorithms for NP-complete problems on planar graphs // FOCS. — 1983. — Т. 24.
  • H. Bodlaender. Dynamic programming on graphs with bounded treewidth // ICALP. — 1988. — doi:10.1007/3-540-19488-6_110.
  • E. Demaine, M. Hajiaghayi, K. Kawarabayashi. Algorithmic graph minor theory: Decomposition, approximation, and coloring // FOCS. — 2005. — Т. 46. — doi:10.1109/SFCS.2005.14.
  • E. Demaine, M. Hajiaghayi, K. Kawarabayashi. Contraction decomposition in H-minor-free graphs and algorithmic applications // STOC. — 2011. — Т. 43. — doi:10.1145/1993636.1993696.
  • E. Demaine, M. Hajiaghayi, N. Nishimura, P. Ragde, D. Thilikos. Approximation algorithms for classes of graphs excluding single-crossing graphs as minors. // J. Comput. Syst. Sci.. — 2004. — Т. 69. — doi:10.1016/j.jcss.2003.12.001.
  • D. Eppstein. Diameter and treewidth in minor-closed graph families. // Algorithmica. — 2000. — Т. 27. — doi:10.1007/s004530010020. — arXiv:math/9907126v1.
  • D. Eppstein. Subgraph isomorphism in planar graphs and related problems. // SODA. — 1995. — Т. 6.
  • Alexander Grigoriev, Hans L. Bodlaender. Algorithms for graphs embeddable with few crossings per edge // Algorithmica. — 2007. — Т. 49, вып. 1. — С. 1–11. — doi:10.1007/s00453-007-0010-x.