Können wir in verschiedenen Anwendungen, die auf baumstrukturierten Daten basieren, effizient die Ähnlichkeiten zwischen Bäumen bestimmen? Diese Forschung befasst sich mit dem Problem, den kleinsten Superbaum unter Minor Containment zu finden, einer Methode zur Messung der Ähnlichkeit zwischen Bäumen. Die Ergebnisse präsentieren einen Algorithmus für Bäume mit begrenztem Grad. Diese Studie konzentriert sich auf Superbäume unter der allgemeinen Abbildung des Minor Containment, einer Verallgemeinerung des Subgraphen-Isomorphismus und der topologischen Einbettung. Da es NP-vollständig ist, herauszufinden, ob G ein Minor von H ist oder nicht, selbst für allgemeine Bäume, konzentriert sich die Forschung auf Bäume mit begrenztem Grad. Die Studie erhält einen O(n3)-Algorithmus, der den kleinsten Baum T bestimmt, so dass beide Eingabebäume Minoren von T sind, selbst wenn die Bäume als unbewurzelt und ungeordnet angenommen werden. Indem wir uns auf Bäume mit begrenztem Grad konzentrieren, erhalten wir einen O(n3)-Algorithmus, der den kleinsten Baum T bestimmt, so dass beide Eingabebäume Minoren von T sind, selbst wenn die Bäume als unbewurzelt und ungeordnet angenommen werden. Diese Forschung bietet ein wertvolles Werkzeug zur Analyse baumstrukturierter Daten in verschiedenen Bereichen.
Diese im International Journal of Foundations of Computer Science veröffentlichte Forschung ist gut geeignet für den Schwerpunkt der Zeitschrift auf theoretischer Informatik und algorithmischer Analyse. Die Untersuchung von Superbäumen und Minor Containment durch die Arbeit trägt zur Berichterstattung der Zeitschrift über grundlegende Probleme in der Informatik bei.