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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Approximation Algorithms for Connected Maximum Cut and Related Problems

verfasst von : Mohammad Taghi Hajiaghayi, Guy Kortsarz, Robert MacDavid, Manish Purohit, Kanthi Sarpatwar

Erschienen in: Algorithms - ESA 2015

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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An instance of the

Connected Maximum Cut

problem consists of an undirected graph

G

 = (

V

,

E

) and the goal is to find a subset of vertices

S

 ⊆ 

V

that maximizes the number of edges in the cut

δ

(

S

) such that the induced graph

G

[

S

] is connected. We present the first non-trivial

$\Omega(\frac{1}{\log n})$

approximation algorithm for the connected maximum cut problem in general graphs using novel techniques. We then extend our algorithm to an edge weighted case and obtain a poly-logarithmic approximation algorithm. Interestingly, in stark contrast to the classical max-cut problem, we show that the connected maximum cut problem remains NP-hard even on unweighted, planar graphs. On the positive side, we obtain a polynomial time approximation scheme for the connected maximum cut problem on planar graphs and more generally on graphs with bounded genus.

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Metadaten
Titel
Approximation Algorithms for Connected Maximum Cut and Related Problems
verfasst von
Mohammad Taghi Hajiaghayi
Guy Kortsarz
Robert MacDavid
Manish Purohit
Kanthi Sarpatwar
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-48350-3_58