Участник:Obirvalger/Метод рекурсивной координатной бисекции: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 21: Строка 21:
 
<math>D(n) = S(n) + 2D(n)</math>, где <math>S(n)</math> это сложность алгоритма сортировки массива из <math>n</math> элементов.
 
<math>D(n) = S(n) + 2D(n)</math>, где <math>S(n)</math> это сложность алгоритма сортировки массива из <math>n</math> элементов.
  
Пусть
+
Пусть <math>S(n) = O(n\log{n})</math>, например для сортировки слиянием
  
 
== Информационный граф ==
 
== Информационный граф ==

Версия 19:29, 13 октября 2016

Авторы: Гордеев Михаил, Колмаков Евгений.

1 Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

1.2 Математическое описание алгоритма

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

1.4 Макроструктура алгоритма

Как записано в описании ядра алгоритма, основную часть метода составляют множественные (всего [math]\lceil \log_2{k} \rceil[/math]) сортировки(функция sort).

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Обозначим через [math]D(n)[/math] сложность алгоритма рекурсивной координатной бисекции для графа с [math]n[/math] вершинами.

Тогда для сложности верно следующее рекуррентное равенство: [math]D(n) = S(n) + 2D(n)[/math], где [math]S(n)[/math] это сложность алгоритма сортировки массива из [math]n[/math] элементов.

Пусть [math]S(n) = O(n\log{n})[/math], например для сортировки слиянием

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