Уровень алгоритма

Алгоритм Тарьяна поиска компонент сильной связности: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
[непроверенная версия][досмотренная версия]
 
(не показаны 2 промежуточные версии этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
 +
{{level-a}}
 +
 
== Свойства и структура алгоритма ==
 
== Свойства и структура алгоритма ==
 
=== Общее описание алгоритма ===
 
=== Общее описание алгоритма ===
Строка 22: Строка 24:
 
== Программная реализация алгоритма ==
 
== Программная реализация алгоритма ==
 
=== Особенности реализации последовательного алгоритма ===
 
=== Особенности реализации последовательного алгоритма ===
=== Локальность данных и вычислений ===
 
==== Локальность реализации алгоритма ====
 
===== Структура обращений в память и качественная оценка локальности =====
 
===== Количественная оценка локальности =====
 
 
=== Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма ===
 
=== Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма ===
=== Масштабируемость алгоритма и его реализации ===
+
=== Результаты прогонов ===
==== Масштабируемость алгоритма ====
 
==== Масштабируемость реализации алгоритма ====
 
=== Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма ===
 
 
=== Выводы для классов архитектур ===
 
=== Выводы для классов архитектур ===
=== Существующие реализации алгоритма ===
 
 
* C++: [http://www.boost.org/libs/graph/doc/ Boost Graph Library] (функция <code>[http://www.boost.org/libs/graph/doc/strong_components.html strong_components]</code>).
 
* Java: [http://webgraph.di.unimi.it WebGraph] (класс <code>[http://webgraph.di.unimi.it/docs/it/unimi/dsi/webgraph/algo/StronglyConnectedComponents.html StronglyConnectedComponents]</code>).
 
* Java: [http://jgrapht.org JGraphT] (класс <code>[http://jgrapht.org/javadoc/org/jgrapht/alg/StrongConnectivityInspector.html StrongConnectivityInspector]</code>).
 
* Python: [https://networkx.github.io NetworkX] (функция <code>[http://networkx.github.io/documentation/networkx-1.9.1/reference/generated/networkx.algorithms.components.strongly_connected.strongly_connected_components.html strongly_connected_components]</code>).
 
* Python/C++: [https://networkit.iti.kit.edu NetworKit] (класс <code>[https://networkit.iti.kit.edu/data/uploads/docs/NetworKit-Doc/python/html/properties.html#networkit.properties.StronglyConnectedComponents networkit.properties.StronglyConnectedComponents]</code>).
 
  
 
== Литература ==
 
== Литература ==
Строка 45: Строка 33:
  
 
[[Категория:Начатые статьи]]
 
[[Категория:Начатые статьи]]
 +
 +
[[en:Tarjan's strongly connected components algorithm]]

Текущая версия на 14:46, 6 июля 2022


1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм Тарьяна[1] находит компоненты сильной связности ориентированного графа в процессе поиска в глубину за время [math]O(m)[/math].

1.2 Математическое описание алгоритма

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

1.4 Макроструктура алгоритма

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Последовательная сложностью алгоритма Тарьяна – [math]O(m)[/math].

1.7 Информационный граф

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

Алгоритм основан на поиске в глубину и поэтому возможности его параллелизации сильно ограничены.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

1.10 Свойства алгоритма

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

2.3 Результаты прогонов

2.4 Выводы для классов архитектур

3 Литература

  1. Tarjan, Robert. “Depth-First Search and Linear Graph Algorithms.” SIAM Journal on Computing 1, no. 2 (1972): 146–60.