Алгоритм GHS

Содержание

1 Свойства и структура алгоритма
2 Программная реализация алгоритма
3 Литература

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм GHS (сокр. от фамилий авторов: Gallager, Humblet, Spira)^[1] предназначен для распределённого построения минимального остовного дерева во взвешенном неориентированном графе. Алгоритм GHS основан на алгоритме Борувки, адаптированном для применения в распределённой среде. Известны модификации алгоритма, улучшающие среднее и наихудшее время работы^[2]^[3]^[4]^[5].

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

2.2.1 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

3 Литература

↑ Gallager, Robert G, P A Humblet, and P M Spira. “A Distributed Algorithm for Minimum-Weight Spanning Trees.” ACM Transactions on Programming Languages and Systems 5, no. 1 (1983): 66–77. doi:10.1145/357195.357200.
↑ Gafni, Eli. “Improvements in the Time Complexity of Two Message-Optimal Election Algorithms,” 175–85, New York, New York, USA: ACM Press, 1985. doi:10.1145/323596.323612.
↑ Awerbuch, B. “Optimal Distributed Algorithms for Minimum Weight Spanning Tree, Counting, Leader Election, and Related Problems,” 230–40, New York, New York, USA: ACM Press, 1987. doi:10.1145/28395.28421.
↑ Garay, Juan A, Shay Kutten, and David Peleg. “A SubLinear Time Distributed Algorithm for Minimum-Weight Spanning Trees.” SIAM Journal on Computing 27, no. 1 (February 1998): 302–16. doi:10.1137/S0097539794261118.
↑ Faloutsos, Michalis, and Mart Molle. “A Linear-Time Optimal-Message Distributed Algorithm for Minimum Spanning Trees.” Distributed Computing 17, no. 2 (August 2004). doi:10.1007/s00446-004-0107-2.

[1] Gallager, Robert G, P A Humblet, and P M Spira. “A Distributed Algorithm for Minimum-Weight Spanning Trees.” ACM Transactions on Programming Languages and Systems 5, no. 1 (1983): 66–77. doi:10.1145/357195.357200.

[2] Gafni, Eli. “Improvements in the Time Complexity of Two Message-Optimal Election Algorithms,” 175–85, New York, New York, USA: ACM Press, 1985. doi:10.1145/323596.323612.

[3] Awerbuch, B. “Optimal Distributed Algorithms for Minimum Weight Spanning Tree, Counting, Leader Election, and Related Problems,” 230–40, New York, New York, USA: ACM Press, 1987. doi:10.1145/28395.28421.

[4] Garay, Juan A, Shay Kutten, and David Peleg. “A SubLinear Time Distributed Algorithm for Minimum-Weight Spanning Trees.” SIAM Journal on Computing 27, no. 1 (February 1998): 302–16. doi:10.1137/S0097539794261118.

[5] Faloutsos, Michalis, and Mart Molle. “A Linear-Time Optimal-Message Distributed Algorithm for Minimum Spanning Trees.” Distributed Computing 17, no. 2 (August 2004). doi:10.1007/s00446-004-0107-2.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]