Алгоритм проталкивания предпотока: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
[непроверенная версия][непроверенная версия]
(Общее описание алгоритма)
 
Строка 2: Строка 2:
 
=== Общее описание алгоритма ===
 
=== Общее описание алгоритма ===
  
'''Алгоритм проталкивания предпотока'''<ref>Goldberg, Andrew V, and Robert Endre Tarjan. “A New Approach to the Maximum-Flow Problem.” Journal of the ACM 35, no. 4 (October 1988): 921–40. doi:10.1145/48014.61051.</ref> (англ. Push-Relabel Method, или Preflow-Push Method) предназначен для решения задачи о [[Поиск максимального потока в нагруженном графе|максимальном потоке в нагруженном графе]]. Время работы алгоритма <math>O(mn \ln n)</math> (при использовании динамических деревьев Тарьяна-Слитора<ref>Sleator, Daniel D, and Robert Endre Tarjan. “A Data Structure for Dynamic Trees,” STOC'81, 114–22, New York, USA: ACM Press, 1981. doi:10.1145/800076.802464.</ref><ref>Sleator, Daniel Dominic, and Robert Endre Tarjan. “Self-Adjusting Binary Search Trees.” Journal of the ACM 32, no. 3 (July 1985): 652–86. doi:10.1145/3828.3835.</ref>).
+
[[Поиск максимального потока в транспортной сети|максимальном потоке в транспортной сети]]
  
 
=== Математическое описание ===
 
=== Математическое описание ===

Версия 23:55, 9 июня 2015

1 Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

максимальном потоке в транспортной сети

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

Алгоритм основан на локальных операциях и допускает распараллеливание, в том числе на распределённых системах[1]. Распределение вершин графа по процессорам может производиться на основе результатов предварительного поиска в ширину от вершины-источника потока, так чтобы на каждом процессоре обрабатывалось примерно одинаковое количество вершин одного и того же расстояния от источника.

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. Jiang, Jincheng, and Lixin Wu. “A MPI Parallel Algorithm for the Maximum Flow Problem ,” Geocomputation 2013.