[发明专利]一种面向动态二部图的Bitruss子图维护优化方法

权利要求书

1.一种面向动态二部图的Bitruss子图维护优化方法，所述动态为在二部图G_p中插入或删除图S得到新的二部图G_c，其特征在于，包括以下步骤：

S1.1：求解二部图S的各个近似k-bitruss，并通过比较各个近似k-bitruss的k得到近似k-bitruss的最大k值为J；其中，近似k-bitruss表示一个每条边在父图中都包含在k个四边形中的最大子图；

S1.2：计算二部图G_p的最大support；其中，二部图中每条边的support表示在二部图中包含该边的四边形数；

S1.3：设定需要维护的前n个k-bitruss，并令参数j＝0；其中，k-bitruss表示最大子图；

S1.4：在J和二部图G_p的最大support之间取较大的值作为更新值k；其中，若J和二部图G_p的最大support一样大，则更新值k与近似k-bitruss的最大k相等；

S1.5：将更新值k分别与近似k-bitruss的最大k值J和二部图G_p的最大support进行比较，得到比较结果，并令j＝j+1；

S1.6：根据比较结果对B(G_p,k)进行更新，得到对应的B(G_c,k)；其中，B(G_p,k)为二部图G_p的第k个最大子图，B(G_c,k)为二部图G_c的第k个最大子图，其中最大子图的每条边都至少包含在k个四边形中；

S1.7：判断j是否等于n；

若是，则完成对动态二部图的Bitruss子图的维护优化；

若否，则令更新值k＝k-1，返回步骤S1.5。

2.根据权利要求1所述的一种面向动态二部图的Bitruss子图维护优化方法，其特征在于，求解近似k-bitruss的步骤为：

S2.1：计算二部图S的每条边在S(G)中的support，并分别得到集合M和集合N；其中，S(G)表示二部图S在二部图G中的扩展图，M是边和support之间的映射，N是support和边之间的映射；

S2.2：将二部图S中每条边在S(G)中的support作为其近似bitruss，从而得到各个近似k-bitruss。

3.根据权利要求2所述的一种面向动态二部图的Bitruss子图维护优化方法，其特征在于，步骤S2.2具体为：

S2.2.1：初始化k＝0；

S2.2.2：遍历二部图S的N(k)中的每条边e_i；其中，N(k)表示集合N中所有support＝k的边，i＝1,2,…,m，m表示N(k)中边的总数；

S2.2.3：遍历二部图S中包含边e_i的四边形，更新包含边e_i的四边形中其他边的support；

S2.2.4：根据其他边更新后的support更新M和N中的值；

S2.2.5：从二部图S中移除边e_i并将k设置为其近似bitruss，得到对应的近似k-bitruss；

S2.2.6：判断是否已移除二部图S中所有的边；若是，则结束执行；否则令k＝k+1，并返回步骤S2.2.2。

4.根据权利要求1所述的一种面向动态二部图的Bitruss子图维护优化方法，其特征在于，计算support的步骤为：根据要计算support的边的两个端点，找出其余关联的边，然后通过查找其余关联的边的另一个端点之间是否有边来确定要计算support的边一共包含在几个四边形中，从而得到其support。