在超几何随机图中计算最大团的算法
摘要：超越度随机图上的最大团问题：分析了超越度随机图作为分析无标度网络的数学模型，介绍了一种在超越度随机图上找到最大团的简单算法，并在理论上分析了算法的运行时间。算法在给定几何表示情况下的期望时间复杂度为$O(m+n^{4.5(1-\alpha)})$，未给定几何表示情况下的期望时间复杂度为$O(m+n^{6(1-\alpha)})$，其中$n$和$m$分别表示超越度随机图$G$的顶点和边的数量，$\alpha$表示控制$G$度分布幂律指数的参数。实验表明，我们的算法在实践和理论上都优于之前的算法[BFK18]。在实际网络上的实验结果显示，对于大多数情况，我们能够高效地找到接近最优解的大团。
作者：Eunjin Oh, Seunghyeok Oh
论文ID：2306.16775
分类：Data Structures and Algorithms
分类简称：cs.DS
提交时间：2023-06-30