Calculs sur des grosses données : algorithmes de streaming et communication entre deux joueurs

Dans cette thèse on considère deux modèles de calcul qui abordent des problèmes qui se posent lors du traitement des grosses données. Le premier modèle est le modèle de streaming. Lors du traitement des grosses données, un accès aux données de façon aléatoire est trop couteux. Les algorithmes de streaming ont un accès restreint aux données: ils lisent les données de façon séquentielle (par passage) une fois ou peu de fois. De plus, les algorithmes de streaming utilisent une mémoire d'accès aléatoire de taille sous-linéaire dans la taille des données. Le deuxième modèle est le modèle de communication. Lors du traitement des données par plusieurs entités de calcul situées à des endroits différents, l'échange des messages pour la synchronisation de leurs calculs est souvent un goulet d'étranglement. Il est donc préférable de minimiser la quantité de communication. Un modèle particulier est la communication à sens unique entre deux participants. Dans ce modèle, deux participants calculent un résultat en fonction des données qui sont partagées entre eux et la communication se réduit à un seul message. On étudie les problèmes suivants: 1) Les couplages dans le modèle de streaming. L'entrée du problème est un flux d'arêtes d'un graphe G=(V,E) avec n=|V|. On recherche un algorithme de streaming qui calcule un couplage de grande taille en utilisant une mémoire de taille O(n polylog n). L'algorithme glouton remplit ces contraintes et calcule un couplage de taille au moins 1/2 fois la taille d'un couplage maximum. Une question ouverte depuis longtemps demande si l'algorithme glouton est optimal si aucune hypothèse sur l'ordre des arêtes dans le flux est faite. Nous montrons qu'il y a un meilleur algorithme que l'algorithme glouton si les arêtes du graphe sont dans un ordre uniformément aléatoire. De plus, nous montrons qu'avec deux passages on peut calculer un couplage de taille strictement supérieur à 1/2 fois la taille d'un couplage maximum sans contraintes sur l'ordre des arêtes. 2) Les semi-couplages en streaming et en communication. Un semi-couplage dans un graphe biparti G=(A,B,E) est un sous-ensemble d'arêtes qui couple tous les sommets de type A exactement une fois aux sommets de type B de façon pas forcement injective. L'objectif est de minimiser le nombre de sommets de type A qui sont couplés aux même sommets de type B. Pour ce problème, nous montrons un algorithme qui, pour tout 00 nous montrons qu'il y a un protocole presque optimal de communication avec coût de communication Ô(kd) tel que les déplacements des points effectués par Bob aboutissent à un facteur d'approximation de O(d) par rapport aux meilleurs déplacements de d points.In this PhD thesis, we consider two computational models that address problems that arise when processing massive data sets. The first model is the Data Streaming Model. When processing massive data sets, random access to the input data is very costly. Therefore, streaming algorithms only have restricted access to the input data: They sequentially scan the input data once or only a few times. In addition, streaming algorithms use a random access memory of sublinear size in the length of the input. Sequential input access and sublinear memory are drastic limitations when designing algorithms. The major goal of this PhD thesis is to explore the limitations and the strengths of the streaming model. The second model is the Communication Model. When data is processed by multiple computational units at different locations, then the message exchange of the participating parties for synchronizing their calculations is often a bottleneck. The amount of communication should hence be as little as possible. A particular setting is the one-way two-party communication setting. Here, two parties collectively compute a function of the input data that is split among the two parties, and the whole message exchange reduces to a single message from one party to the other one. We study the following four problems in the context of streaming algorithms and one-way two-party communication: (1) Matchings in the Streaming Model. We are given a stream of edges of a graph G=(V,E) with n=|V|, and the goal is to design a streaming algorithm that computes a matching using a random access memory of size O(n polylog n). The Greedy matching algorithm fits into this setting and computes a matching of size at least 1/2 times the size of a maximum matching. A long standing open question is whether the Greedy algorithm is optimal if no assumption about the order of the input stream is made. We show that it is possible to improve on the Greedy algorithm if the input stream is in uniform random order. Furthermore, we show that with two passes an approximation ratio strictly larger than 1/2 can be obtained if no assumption on the order of the input stream is made. (2) Semi-matchings in Streaming and in Two-party Communication. A semi-matching in a bipartite graph G=(A,B,E) is a subset of edges that matches all A vertices exactly once to B vertices, not necessarily in an injective way. The goal is to minimize the maximal number of A vertices that are matched to the same B vertex. We show that for any 00, we show that there is an almost tight randomized protocol with communication cost Ô(kd) such that Bob's adjustments lead to an O(d)-approximation compared to the k best possible adjustments that Bob could make