Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A single-exponential fixed-parameter algorithm for distance-hereditary vertex deletion

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F18%3A00106818" target="_blank" >RIV/00216224:14330/18:00106818 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.jcss.2018.05.005" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.jcss.2018.05.005</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.jcss.2018.05.005" target="_blank" >10.1016/j.jcss.2018.05.005</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A single-exponential fixed-parameter algorithm for distance-hereditary vertex deletion

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Vertex deletion problems ask whether it is possible to delete at most k vertices from a graph so that the resulting graph belongs to a specified graph class. Over the past years, the parameterized complexity of vertex deletion to a plethora of graph classes has been systematically researched. Here we present the first single-exponential fixed-parameter tractable algorithm for vertex deletion to distance-hereditary graphs, a well-studied graph class which is particularly important in the context of vertex deletion due to its connection to the graph parameter rank-width. We complement our result with matching asymptotic lower bounds based on the exponential time hypothesis. As an application of our algorithm, we show that a vertex deletion set to distance-hereditary graphs can be used as a parameter which allows single-exponential fixed-parameter tractable algorithms for classical NP-hard problems.

  • Název v anglickém jazyce

    A single-exponential fixed-parameter algorithm for distance-hereditary vertex deletion

  • Popis výsledku anglicky

    Vertex deletion problems ask whether it is possible to delete at most k vertices from a graph so that the resulting graph belongs to a specified graph class. Over the past years, the parameterized complexity of vertex deletion to a plethora of graph classes has been systematically researched. Here we present the first single-exponential fixed-parameter tractable algorithm for vertex deletion to distance-hereditary graphs, a well-studied graph class which is particularly important in the context of vertex deletion due to its connection to the graph parameter rank-width. We complement our result with matching asymptotic lower bounds based on the exponential time hypothesis. As an application of our algorithm, we show that a vertex deletion set to distance-hereditary graphs can be used as a parameter which allows single-exponential fixed-parameter tractable algorithms for classical NP-hard problems.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Computer and System Sciences

  • ISSN

    0022-0000

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    97

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    26

  • Strana od-do

    121-146

  • Kód UT WoS článku

    000441371400009

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85049532962