In the dynamic set cover (SC) problem, the input is a dynamic universe of at most $n$ elements and a fixed collection of $m$ sets, where each element belongs to at most $f$ sets and each set has cost in $[1/C, 1]$. The objective is to efficiently maintain an approximate minimum SC under element updates; efficiency is primarily measured by the update time, but another important parameter is the recourse (number of changes to the solution per update). Ideally, one would like to achieve low worst-case bounds on both update time and recourse. One can achieve approximation $(1+ε)\ln n$ (greedy-based) or $(1+ε)f$ (primal-dual-based) with worst-case update time $O(f\log n)$ (ignoring $ε$ dependencies). However, despite a large body of work, no algorithm with low update time (even amortized) and nontrivial worst-case recourse is known, even for unweighted instances ($C = 1$)! We remedy this by providing a transformation that, given as a black-box a SC algorithm with approximation $α$ and update time $T$, returns a set cover algorithm with approximation $(2 + ε)α$, update time $O(T + αC)$, and worst-case recourse $O(αC)$. Our main results are obtained by leveraging this transformation for constant $C$:...


翻译:在动态集合覆盖问题中,输入包含一个至多包含 $n$ 个元素的动态全集以及一个固定的集合族(包含 $m$ 个集合),其中每个元素至多属于 $f$ 个集合,且每个集合的代价在 $[1/C, 1]$ 区间内。目标是在元素动态更新的情况下高效地维护一个近似最小集合覆盖;效率主要通过更新时间衡量,但另一个重要参数是调整代价(每次更新时对解的修改次数)。理想情况下,我们希望同时获得更新时间与调整代价的低最坏情况界。现有方法可达到 $(1+ε)\ln n$(基于贪心算法)或 $(1+ε)f$(基于对偶规划)的近似比,且最坏情况更新时间为 $O(f\\log n)$(忽略 $ε$ 相关项)。然而,尽管已有大量研究,目前尚未发现能在低更新时间(即使是摊还时间)下实现非平凡最坏情况调整代价的算法,即使对于未加权实例($C = 1$)也是如此!我们通过提出一种转换机制解决了这一问题:给定一个近似比为 $α$、更新时间为 $T$ 的集合覆盖算法作为黑盒,该转换可生成一个具有 $(2 + ε)α$ 近似比、$O(T + αC)$ 更新时间以及 $O(αC)$ 最坏情况调整代价的集合覆盖算法。我们的核心成果通过将此转换应用于常数 $C$ 的情形实现:...

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