Алгоритм проталкивания предпотока: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| [непроверенная версия] | [непроверенная версия] |
Daryin (обсуждение | вклад) |
ASA (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| − | == Свойства и структура | + | == Свойства и структура алгоритма == |
=== Общее описание алгоритма === | === Общее описание алгоритма === | ||
'''Алгоритм проталкивания предпотока'''<ref>Goldberg, Andrew V, and Robert Endre Tarjan. “A New Approach to the Maximum-Flow Problem.” Journal of the ACM 35, no. 4 (October 1988): 921–40. doi:10.1145/48014.61051.</ref> (англ. Push-Relabel Method, или Preflow-Push Method) предназначен для решения задачи о [[Поиск максимального потока в транспортной сети|максимальном потоке в транспортной сети]]. Время работы алгоритма <math>O(mn \ln n)</math> (при использовании динамических деревьев Тарьяна-Слитора<ref>Sleator, Daniel D, and Robert Endre Tarjan. “A Data Structure for Dynamic Trees,” STOC'81, 114–22, New York, USA: ACM Press, 1981. doi:10.1145/800076.802464.</ref><ref>Sleator, Daniel Dominic, and Robert Endre Tarjan. “Self-Adjusting Binary Search Trees.” Journal of the ACM 32, no. 3 (July 1985): 652–86. doi:10.1145/3828.3835.</ref>). | '''Алгоритм проталкивания предпотока'''<ref>Goldberg, Andrew V, and Robert Endre Tarjan. “A New Approach to the Maximum-Flow Problem.” Journal of the ACM 35, no. 4 (October 1988): 921–40. doi:10.1145/48014.61051.</ref> (англ. Push-Relabel Method, или Preflow-Push Method) предназначен для решения задачи о [[Поиск максимального потока в транспортной сети|максимальном потоке в транспортной сети]]. Время работы алгоритма <math>O(mn \ln n)</math> (при использовании динамических деревьев Тарьяна-Слитора<ref>Sleator, Daniel D, and Robert Endre Tarjan. “A Data Structure for Dynamic Trees,” STOC'81, 114–22, New York, USA: ACM Press, 1981. doi:10.1145/800076.802464.</ref><ref>Sleator, Daniel Dominic, and Robert Endre Tarjan. “Self-Adjusting Binary Search Trees.” Journal of the ACM 32, no. 3 (July 1985): 652–86. doi:10.1145/3828.3835.</ref>). | ||
| − | === Математическое описание === | + | === Математическое описание алгоритма === |
=== Вычислительное ядро алгоритма === | === Вычислительное ядро алгоритма === | ||
=== Макроструктура алгоритма === | === Макроструктура алгоритма === | ||
| − | === | + | === Схема реализации последовательного алгоритма === |
=== Последовательная сложность алгоритма === | === Последовательная сложность алгоритма === | ||
=== Информационный граф === | === Информационный граф === | ||
| − | === | + | === Ресурс параллелизма алгоритма === |
Алгоритм основан на локальных операциях и допускает распараллеливание, в том числе на распределённых системах<ref>Jiang, Jincheng, and Lixin Wu. “A MPI Parallel Algorithm for the Maximum Flow Problem ,” Geocomputation 2013.</ref>. Распределение вершин графа по процессорам может производиться на основе результатов предварительного [[Поиск в ширину (BFS)|поиска в ширину]] от вершины-источника потока, так чтобы на каждом процессоре обрабатывалось примерно одинаковое количество вершин одного и того же расстояния от источника. | Алгоритм основан на локальных операциях и допускает распараллеливание, в том числе на распределённых системах<ref>Jiang, Jincheng, and Lixin Wu. “A MPI Parallel Algorithm for the Maximum Flow Problem ,” Geocomputation 2013.</ref>. Распределение вершин графа по процессорам может производиться на основе результатов предварительного [[Поиск в ширину (BFS)|поиска в ширину]] от вершины-источника потока, так чтобы на каждом процессоре обрабатывалось примерно одинаковое количество вершин одного и того же расстояния от источника. | ||
| − | === | + | === Входные и выходные данные алгоритма === |
| − | === Свойства алгоритма=== | + | === Свойства алгоритма === |
| − | == Программная реализация | + | |
| + | == Программная реализация алгоритма == | ||
=== Особенности реализации последовательного алгоритма === | === Особенности реализации последовательного алгоритма === | ||
| − | === | + | === Локальность данных и вычислений === |
| − | === Возможные способы и особенности реализации | + | ==== Локальность реализации алгоритма ==== |
| + | ===== Структура обращений в память и качественная оценка локальности ===== | ||
| + | ===== Количественная оценка локальности ===== | ||
| + | === Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма === | ||
=== Масштабируемость алгоритма и его реализации === | === Масштабируемость алгоритма и его реализации === | ||
| + | ==== Масштабируемость алгоритма ==== | ||
| + | ==== Масштабируемость реализации алгоритма ==== | ||
=== Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма === | === Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма === | ||
=== Выводы для классов архитектур === | === Выводы для классов архитектур === | ||
| Строка 31: | Строка 37: | ||
<references /> | <references /> | ||
| + | |||
| + | [[Категория:Начатые статьи]] | ||
Версия 14:38, 29 июля 2015
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритма
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 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
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Локальность данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
- 2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 2.6 Выводы для классов архитектур
- 2.7 Существующие реализации алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Алгоритм проталкивания предпотока[1] (англ. Push-Relabel Method, или Preflow-Push Method) предназначен для решения задачи о максимальном потоке в транспортной сети. Время работы алгоритма [math]O(mn \ln n)[/math] (при использовании динамических деревьев Тарьяна-Слитора[2][3]).
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
1.7 Информационный граф
1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
Алгоритм основан на локальных операциях и допускает распараллеливание, в том числе на распределённых системах[4]. Распределение вершин графа по процессорам может производиться на основе результатов предварительного поиска в ширину от вершины-источника потока, так чтобы на каждом процессоре обрабатывалось примерно одинаковое количество вершин одного и того же расстояния от источника.
1.9 Входные и выходные данные алгоритма
1.10 Свойства алгоритма
2 Программная реализация алгоритма
2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
2.2 Локальность данных и вычислений
2.2.1 Локальность реализации алгоритма
2.2.1.1 Структура обращений в память и качественная оценка локальности
2.2.1.2 Количественная оценка локальности
2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
2.4.1 Масштабируемость алгоритма
2.4.2 Масштабируемость реализации алгоритма
2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
2.6 Выводы для классов архитектур
2.7 Существующие реализации алгоритма
- C++: Boost Graph Library (функция
push_relabel_max_flow), сложность [math]O(n^3)[/math]. - Python: NetworkX (функция
preflow_push): алгоритм highest-label preflow-push, сложность [math]O(n^2\sqrt{m})[/math].
3 Литература
- ↑ Goldberg, Andrew V, and Robert Endre Tarjan. “A New Approach to the Maximum-Flow Problem.” Journal of the ACM 35, no. 4 (October 1988): 921–40. doi:10.1145/48014.61051.
- ↑ Sleator, Daniel D, and Robert Endre Tarjan. “A Data Structure for Dynamic Trees,” STOC'81, 114–22, New York, USA: ACM Press, 1981. doi:10.1145/800076.802464.
- ↑ Sleator, Daniel Dominic, and Robert Endre Tarjan. “Self-Adjusting Binary Search Trees.” Journal of the ACM 32, no. 3 (July 1985): 652–86. doi:10.1145/3828.3835.
- ↑ Jiang, Jincheng, and Lixin Wu. “A MPI Parallel Algorithm for the Maximum Flow Problem ,” Geocomputation 2013.
