Алгоритм DCSC поиска компонент сильной связности: 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 === | ||
| Строка 5: | Строка 5: | ||
'''Алгоритм DCSC'''<ref>Fleischer, Lisa K, Bruce Hendrickson, and Ali Pınar. “On Identifying Strongly Connected Components in Parallel.” In Lecture Notes in Computer Science, Volume 1800, Springer, 2000, pp. 505–11. doi:10.1007/3-540-45591-4_68.</ref><ref>McLendon, William, III, Bruce Hendrickson, Steven J Plimpton, and Lawrence Rauchwerger. “Finding Strongly Connected Components in Distributed Graphs.” Journal of Parallel and Distributed Computing 65, no. 8 (August 2005): 901–10. doi:10.1016/j.jpdc.2005.03.007.</ref><ref>Hong, Sungpack, Nicole C Rodia, and Kunle Olukotun. “On Fast Parallel Detection of Strongly Connected Components (SCC) in Small-World Graphs,” Proceeedings of SC'13, 1–11, New York, New York, USA: ACM Press, 2013. doi:10.1145/2503210.2503246.</ref> (англ. Divide and Conquer Strong Components – компоненты сильной связности по принципу «Разделяй и властвуй») находит [[Связность в графах|компоненты сильной связности]] ориентированного графа с ожидаемой работой <math>O(n \ln n)</math> (при условии ограниченной степени вершин). | '''Алгоритм DCSC'''<ref>Fleischer, Lisa K, Bruce Hendrickson, and Ali Pınar. “On Identifying Strongly Connected Components in Parallel.” In Lecture Notes in Computer Science, Volume 1800, Springer, 2000, pp. 505–11. doi:10.1007/3-540-45591-4_68.</ref><ref>McLendon, William, III, Bruce Hendrickson, Steven J Plimpton, and Lawrence Rauchwerger. “Finding Strongly Connected Components in Distributed Graphs.” Journal of Parallel and Distributed Computing 65, no. 8 (August 2005): 901–10. doi:10.1016/j.jpdc.2005.03.007.</ref><ref>Hong, Sungpack, Nicole C Rodia, and Kunle Olukotun. “On Fast Parallel Detection of Strongly Connected Components (SCC) in Small-World Graphs,” Proceeedings of SC'13, 1–11, New York, New York, USA: ACM Press, 2013. doi:10.1145/2503210.2503246.</ref> (англ. Divide and Conquer Strong Components – компоненты сильной связности по принципу «Разделяй и властвуй») находит [[Связность в графах|компоненты сильной связности]] ориентированного графа с ожидаемой работой <math>O(n \ln n)</math> (при условии ограниченной степени вершин). | ||
| − | === 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 === | ||
| Строка 14: | Строка 14: | ||
=== Информационный граф === | === Информационный граф === | ||
| − | === | + | === Ресурс параллелизма алгоритма === |
Алгоритм изначально предназначен для параллельной реализации: на каждом шаге он находит одну компоненту сильной связности и выделяет до трёх подмножеств графа, которые содержат другие компоненты связности и могут обрабатываться параллельно. Алгоритм не подходит для графов, в которых имеется малое число компонент сильной связности, так как ход исполнения алгоритма в этом случае фактически является последовательным. | Алгоритм изначально предназначен для параллельной реализации: на каждом шаге он находит одну компоненту сильной связности и выделяет до трёх подмножеств графа, которые содержат другие компоненты связности и могут обрабатываться параллельно. Алгоритм не подходит для графов, в которых имеется малое число компонент сильной связности, так как ход исполнения алгоритма в этом случае фактически является последовательным. | ||
| − | === | + | === 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 35: | Строка 40: | ||
<references /> | <references /> | ||
| + | |||
| + | [[Категория:Начатые статьи]] | ||
Версия 14:25, 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 DCSC[1][2][3] (англ. Divide and Conquer Strong Components – компоненты сильной связности по принципу «Разделяй и властвуй») находит компоненты сильной связности ориентированного графа с ожидаемой работой O(n \ln n) (при условии ограниченной степени вершин).
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
Ожидаемая последовательная сложность алгоритма составляет O(n \ln n) при условии, что степень вершин ограничена сверху константой.
1.7 Информационный граф
1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
Алгоритм изначально предназначен для параллельной реализации: на каждом шаге он находит одну компоненту сильной связности и выделяет до трёх подмножеств графа, которые содержат другие компоненты связности и могут обрабатываться параллельно. Алгоритм не подходит для графов, в которых имеется малое число компонент сильной связности, так как ход исполнения алгоритма в этом случае фактически является последовательным.
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++, MPI: Parallel Boost Graph Library (функция
strong_components), распределённый алгоритм DCSC сочетается с локальным поиском компонент сильной связности алгоритмом Тарьяна.
3 Литература
- ↑ Fleischer, Lisa K, Bruce Hendrickson, and Ali Pınar. “On Identifying Strongly Connected Components in Parallel.” In Lecture Notes in Computer Science, Volume 1800, Springer, 2000, pp. 505–11. doi:10.1007/3-540-45591-4_68.
- ↑ McLendon, William, III, Bruce Hendrickson, Steven J Plimpton, and Lawrence Rauchwerger. “Finding Strongly Connected Components in Distributed Graphs.” Journal of Parallel and Distributed Computing 65, no. 8 (August 2005): 901–10. doi:10.1016/j.jpdc.2005.03.007.
- ↑ Hong, Sungpack, Nicole C Rodia, and Kunle Olukotun. “On Fast Parallel Detection of Strongly Connected Components (SCC) in Small-World Graphs,” Proceeedings of SC'13, 1–11, New York, New York, USA: ACM Press, 2013. doi:10.1145/2503210.2503246.
