Алгоритм Тарьяна-Вишкина поиска компонент двусвязности: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
[непроверенная версия][непроверенная версия]
Строка 7: Строка 7:
  
 
1. Для каждой компоненты связности графа найти какое-либо остовное дерево <math>T</math>.
 
1. Для каждой компоненты связности графа найти какое-либо остовное дерево <math>T</math>.
 +
 
2. Перенумеровать вершины <math>T</math> в порядке обратного обхода.
 
2. Перенумеровать вершины <math>T</math> в порядке обратного обхода.
  

Версия 18:08, 18 ноября 2016

Содержание

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Параллельный алгоритм Тарьяна-Вишкина [1] находит компоненты двухсвязности неориентированного графа за время [math]O(\ln n)[/math] на [math]O(m + n)[/math] процессорах. Алгоритм может быть адаптирован для поиска мостов. Эффективность алгоритма Тарьяна-Вишкина подтверждена в последнее время[2][3] как на системах архитектуры SMP, так и при вычислениях на GPU.

1.2 Математическое описание алгоритма

1. Для каждой компоненты связности графа найти какое-либо остовное дерево [math]T[/math].

2. Перенумеровать вершины [math]T[/math] в порядке обратного обхода.

3. В порядке возрастания номера вершины выполнить следующие действия:

a. [math]D(v) := 1+ \sum_{v \rightarrow w}D(w) [/math]

b. [math] L(v) := \min { \{N(v) - D(v)+1 \} \cup \{ L(w) | v \rightarrow w \} \cup \{ N(w) | v \cdots w \} }[/math]

c. [math] H(v) := \max { \{ N(v) \} \cup \{ H(w) | v \rightarrow w \} \cup \{ N(w) | v \cdots w \} }[/math]

d. Пометить ребро [math]v \rightarrow w[/math] мостом, если [math]H(w)\lt =N(w)[/math] и [math]L(w)\gt N(w)-D(w)[/math].

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

1.4 Макроструктура алгоритма

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Последовательный вариант алгоритма аналогичен алгоритму Тарьяна[4] и имеет линейную сложность [math]O(m + n)[/math].

1.7 Информационный граф

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

Алгоритм изначально параллельный, время работы [math]O(\ln n)[/math] на [math]O(m + n)[/math] процессорах.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

1.10 Свойства алгоритма

1. Компонента сильной связности – подграф, любые две вершины которого принадлежат какому-либо циклу, и содержащий все такие циклы для своих вершин.

2. Компонента сильной связности является объединением всех циклом, проходящих через её вершины.

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

  1. ↑ Tarjan, Robert Endre, and Uzi Vishkin. “An Efficient Parallel Biconnectivity Algorithm.” SIAM Journal on Computing 14, no. 4 (1985): 862–74.
  2. ↑ Edwards, James A, and Uzi Vishkin. “Better Speedups Using Simpler Parallel Programming for Graph Connectivity and Biconnectivity,” PMAM’12, 103–114, New York, USA: ACM Press, 2012. doi:10.1145/2141702.2141714
  3. ↑ Guojing Cong, and David A Bader. “An Experimental Study of Parallel Biconnected Components Algorithms on Symmetric Multiprocessors (SMPs),” 45b, IEEE, 2005. doi:10.1109/IPDPS.2005.100.
  4. ↑ Tarjan, Robert. “Depth-First Search and Linear Graph Algorithms.” SIAM Journal on Computing 1, no. 2 (1972): 146–60.
Источник — https://algowiki-project.org/w/ru/index.php?title=Алгоритм_Тарьяна-Вишкина_поиска_компонент_двусвязности&oldid=18170