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本年度は極大性，極小性を満たす部分グラフ列挙アルゴリズムの開発に加え，サイズ-k列挙アルゴリズムの構築を行なった．その成果として，以下の結果が得られた.
（1) サイズ-k列挙アルゴリズムは，理論的に扱うことは困難であると考え，ヒューリスティックアルゴリズムの開発を予定していた．しかし，これまでの研究から，サイズ制約付きの列挙問題に対し，妥当な問題の定式化とそれに対する効率良い列挙アルゴリズムの開発に成功した．サイズ制約付き列挙問題を理論的に扱うことが困難な理由として，最適化問題の困難性がある．列挙問題が全ての解を見つける問題であることから，明らかに最適化問題より列挙問題の方が困難であるため，最適化問題の困難性から，サイズ制約付き列挙問題が困難である．この困難性を避けるため，本研究では最適化アルゴリズムのように，列挙問題に近似という概念を導入し，サイズ制約付き列挙問題に対し，近似制約付きの列挙問題を定義した．さらに本研究では近似的なサイズ制約付きの極小部分集合列挙問題に対し，元の列挙問題が容易であるならば，解1つあたり多項式時間で動作する近似列挙アルゴリズムを提案した．
（2）極小シュタイナー木や内周制約付き極大部分グラフといった疎な部分グラフを列挙する効率良い列挙アルゴリズムの開発を行った．前年度は疎なグラフから部分グラフを効率良くに発見するアルゴリズムを与えたが，本年度はグラフ中から疎な部分グラフを列挙するアルゴリズムについて研究を行い，疎なグラフの中でも代表的な疎なグラフである木構造と，局所的に木構造を持つ内周制約付き極大部分グラフ列挙について研究を行なった．これらの問題に対し，極小シュタイナー木については解1つあたり線形時間，極大内周制約付き部分グラフ列挙については1つあたり多項式時間といった効率良い列挙アルゴリズムが得られた．
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