A graph is $c$-closed when every pair of nonadjacent vertices has at most $c-1$ common neighbors. In $c$-Closed Vertex Deletion, the input is a graph $G$ and an integer $k$ and we ask whether $G$ can be transformed into a $c$-closed graph by deleting at most $k$ vertices. We study the classic and parameterized complexity of $c$-Closed Vertex Deletion. We obtain, for example, NP-hardness for the case that $G$ is bipartite with bounded maximum degree. We also show upper and lower bounds on the size of problem kernels for the parameter $k$ and introduce a new parameter, the number $x$ of vertices in bad pairs, for which we show a problem kernel of size $\mathcal{O}(x^3 + x^2\cdot c))$. Here, a pair of nonadjacent vertices is bad if they have at least $c$ common neighbors. Finally, we show that $c$-Closed Vertex Deletion can be solved in polynomial time on unit interval graphs with depth at most $c+1$ and that it is fixed-parameter tractable with respect to the neighborhood diversity of $G$.


翻译:若图中任意一对非相邻顶点最多有$c-1$个公共邻居,则该图称为$c$-闭图。在$c$-闭顶点删除问题中,输入为一个图$G$和一个整数$k$,我们需要判断是否可以通过删除最多$k$个顶点将$G$转化为$c$-闭图。本文研究了$c$-闭顶点删除问题的经典计算复杂性与参数化复杂性。我们获得了多项结果,例如:当$G$为有界最大度的二分图时,该问题是NP-难的。针对参数$k$,我们给出了问题核大小的上下界,并引入了一个新参数——坏点对数量$x$(若一对非相邻顶点拥有至少$c$个公共邻居,则称为坏点对),证明了该参数下存在规模为$\mathcal{O}(x^3 + x^2\cdot c)$的问题核。最后,我们证明在深度不超过$c+1$的单位区间图上,$c$-闭顶点删除问题可在多项式时间内求解,且对于图$G$的邻域多样性参数是固定参数可解的。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICLR2022】GNN-LM基于全局信息的图神经网络语义理解模型
NeurIPS 2021 | 寻找用于变分布泛化的隐式因果因子
专知会员服务
17+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月2日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年4月2日
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
【CVPR2021】跨模态检索的概率嵌入
专知
17+阅读 · 2021年3月2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
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
2+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
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
【CVPR2021】跨模态检索的概率嵌入
专知
17+阅读 · 2021年3月2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
相关基金
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
2+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员