Определение диаметра графа
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритмов
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Описание схемы реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Описание ресурса параллелизма алгоритма
- 1.9 Описание входных и выходных данных
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритмов
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Описание локальности данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности реализации параллельного 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 алгоритмов
1.1 Общее описание алгоритма
Диаметром неориентированного графа называется максимальная длина кратчайшего пути между двумя вершинами. Классический способ определения диаметра – выполнить поиск в ширину от всех вершин, тогда диаметр равен максимальному из найденных расстояний. Сложность такого подхода составляет [math]O(mn)[/math], и в худшем случае (например, когда граф является циклом) эту оценку, по-видимому, улучшить нельзя.
Алгоритм iFUB[1] (англ. iterative Fringe Upper Bound) позволяет уменьшить количество вызовов алгоритма поиска в ширину. Для многих реальных графов будет достаточно всего нескольких вызовов и общая сложность будет близка к линейной [math]O(m)[/math].
1.2 Математическое описание
1.3 Вычислительное ядро алгоритма
1.4 Макроструктура алгоритма
1.5 Описание схемы реализации последовательного алгоритма
1.6 Последовательная сложность алгоритма
Последовательная сложность алгоритма iFUB равна [math]O(Bm)[/math], где [math]B[/math] – число вызовов алгоритма поиска в ширину, сложность каждого вызова [math]O(m)[/math]. В худшем случае (граф является циклом) [math]B = n[/math] и общая сложность равна [math]O(mn)[/math], однако для многих реальных графов [math]B = O(1)[/math] и общая сложность составляет [math]O(m)[/math].
1.7 Информационный граф
1.8 Описание ресурса параллелизма алгоритма
1.9 Описание входных и выходных данных
Входные данные: неориентированный граф [math](V, E)[/math] ([math]n[/math] вершин [math]v_i[/math] и [math]m[/math] рёбер).
Объём входных данных: [math]O(m + n)[/math].
Выходные данные: диаметр графа [math](V, E)[/math].
Объём выходных данных: [math]O(1)[/math].
1.10 Свойства алгоритма
2 Программная реализация алгоритмов
2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
2.2 Описание локальности данных и вычислений
2.3 Возможные способы и особенности реализации параллельного 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
- Java: WebGraph (класс
FourSweepIterativeFringeDiameter
), многопоточная реализация. Алгоритм был использован для вычисления диаметра подграфа социальной сети Facebook (149 миллионов вершин, 16 миллиардов рёбер), время работы составило 20 минут[2].
3 Литература
- ↑ Crescenzi, Pilu, Roberto Grossi, Michel Habib, Leonardo Lanzi, and Andrea Marino. “On Computing the Diameter of Real-World Undirected Graphs.” Theoretical Computer Science 514 (November 2013): 84–95. doi:10.1016/j.tcs.2012.09.018.
- ↑ Backstrom, Lars, Paolo Boldi, Marco Rosa, Johan Ugander, and Sebastiano Vigna. “Four Degrees of Separation,” WebSci'12, 33–42, New York, New York, USA: ACM Press, 2012. doi:10.1145/2380718.2380723.