Определение диаметра графа: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
[непроверенная версия][непроверенная версия]
(Общее описание алгоритма)
 
Строка 35: Строка 35:
 
=== Выводы для классов архитектур ===
 
=== Выводы для классов архитектур ===
 
=== Существующие реализации алгоритма ===
 
=== Существующие реализации алгоритма ===
 +
 +
* Java: [http://webgraph.di.unimi.it WebGraph] (класс <code>[http://webgraph.di.unimi.it/docs/it/unimi/dsi/webgraph/algo/FourSweepIterativeFringeDiameter.html FourSweepIterativeFringeDiameter]</code>), многопоточная реализация. Алгоритм был использован для вычисления диаметра подграфа социальной сети Facebook (149 миллионов вершин, 16 миллиардов рёбер), время работы составило 20 минут<ref>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.</ref>.
 +
 
== Литература ==
 
== Литература ==
  
 
<references />
 
<references />

Версия 18:42, 11 июня 2015

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

  1. 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.
  2. 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.