Vizing’s Theorem in Near-Linear Time
Notice bibliographique
Résumé
Vizing’s theorem states that any n-vertex m-edge graph of maximum degree Δ can be edge colored using at most Δ + 1 different colors [Vizing, 1964]. Vizing’s original proof is algorithmic and shows that such an edge coloring can be found in O(mn) time. This was subsequently improved to Õ(m√n) time, independently by [Arjomandi, 1982] and by [Gabow et al., 1985]. Very recently, independently and concurrently, using randomization, this runtime bound was further improved to Õ(n2) by [Assadi, 2024] and Õ(mn1/3) by [Bhattacharya, Carmon, Costa, Solomon and Zhang, 2024] (and subsequently to Õ(mn1/4) by [Bhattacharya, Costa, Solomon and Zhang, 2024]). In this paper, we present a randomized algorithm that computes a (Δ+1)-edge coloring in near-linear time—in fact, only O(mlogΔ) time—with high probability, giving a near-optimal algorithm for this fundamental problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».