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Improved Sampling with Applciations to Dynamic Graph Algorithms

机译:改进的采样及其在动态图算法中的应用

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摘要

We state a new sampling lemma and use it to improvethe running time of dynamic graph algorithms. For thedynamic conectivity problem the previously best randomized algorithm takes expected time O(log sup 3n) per update, amortized over Omiga(m) updates. using the new sampling lemma, we improve its running time to O(log sup 2n). There exists a lower bound in the cell probe model for the time per operation of Omiga(log n/log log n) for this problem. Similarly improved running times are achieveed for 2-edge connectivity, k-weight minimum spanning tree, and bipartiteness.
机译:我们提出了一个新的采样引理,并将其用于改善动态图算法的运行时间。对于动态连接问题,以前最好的随机算法每次更新花费预期时间O(log sup 3n),在Omiga(m)更新中摊销。使用新的采样引理,我们将其运行时间缩短到O(log sup 2n)。对于此问题,Omiga每次操作的时间(log n / log log n)在单元探针模型中存在一个下限。同样,可以实现2边缘连接,k权重最小生成树和二分的改进的运行时间。

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