A Parameterized Algorithm for Vertex and Edge Connectivity of Embedded Graphs
Notice bibliographique
Résumé
The problem of computing vertex and edge connectivity of a graph are classical problems in algorithmic graph theory. The focus of this paper is on computing these parameters for graphs drawn on the plane. A typical example of such graphs are planar graphs which can be embedded without any crossings. It has long been known that vertex and edge connectivity of planar embedded graphs can be computed in linear time. Very recently, Biedl and Murali extended the techniques from planar graphs to 1-plane graphs without ×-crossings, i.e., crossings whose endpoints induce a matching. While the tools used were novel, they were highly tailored to 1-plane graphs, and do not provide much leeway for further extension. In this paper, we develop alternate techniques that are simpler, have wider applications to near-planar graphs, and can be used to test both vertex and edge connectivity. Our technique works for all those embedded graphs where any pair of crossing edges are connected by a path that, roughly speaking, can be covered with few cells of the drawing. Important examples of such graphs include optimal 2-planar and optimal 3-planar graphs, d-map graphs, d-framed graphs, graphs with bounded crossing number, and k-plane graphs with bounded number of ×-crossings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».