Алгоритм VF2: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| [непроверенная версия] | [непроверенная версия] |
Daryin (обсуждение | вклад) Общее описание алгоритма. Реализации. |
ASA (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
== Свойства и структура | == Свойства и структура алгоритма == | ||
=== Общее описание алгоритма === | === Общее описание алгоритма === | ||
'''Алгоритм VF2'''<ref>Cordella, L P, P Foggia, C Sansone, and M Vento. “A (Sub)Graph Isomorphism Algorithm for Matching Large Graphs.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 26, no. 10 (October 2004): 1367–72. doi:10.1109/TPAMI.2004.75.</ref> предназначен для [[Поиск изоморфных подграфов|поиска изоморфных подграфов]] больших графов. | '''Алгоритм VF2'''<ref>Cordella, L P, P Foggia, C Sansone, and M Vento. “A (Sub)Graph Isomorphism Algorithm for Matching Large Graphs.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 26, no. 10 (October 2004): 1367–72. doi:10.1109/TPAMI.2004.75.</ref> предназначен для [[Поиск изоморфных подграфов|поиска изоморфных подграфов]] больших графов. | ||
=== Математическое описание === | === Математическое описание алгоритма === | ||
=== Вычислительное ядро алгоритма === | === Вычислительное ядро алгоритма === | ||
=== Макроструктура алгоритма === | === Макроструктура алгоритма === | ||
=== | === Схема реализации последовательного алгоритма === | ||
=== Последовательная сложность алгоритма === | === Последовательная сложность алгоритма === | ||
=== Информационный граф === | === Информационный граф === | ||
=== | === Ресурс параллелизма алгоритма === | ||
=== | === Входные и выходные данные алгоритма === | ||
=== Свойства алгоритма=== | === Свойства алгоритма === | ||
== Программная реализация | |||
== Программная реализация алгоритма == | |||
=== Особенности реализации последовательного алгоритма === | === Особенности реализации последовательного алгоритма === | ||
=== | === Локальность данных и вычислений === | ||
=== Возможные способы и особенности реализации | ==== Локальность реализации алгоритма ==== | ||
===== Структура обращений в память и качественная оценка локальности ===== | |||
===== Количественная оценка локальности ===== | |||
=== Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма === | |||
=== Масштабируемость алгоритма и его реализации === | === Масштабируемость алгоритма и его реализации === | ||
==== Масштабируемость алгоритма ==== | |||
==== Масштабируемость реализации алгоритма ==== | |||
=== Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма === | === Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма === | ||
=== Выводы для классов архитектур === | === Выводы для классов архитектур === | ||
| Строка 29: | Строка 35: | ||
<references /> | <references /> | ||
[[Категория:Начатые статьи]] | |||
Версия от 11:19, 29 июля 2015
Свойства и структура алгоритма
Общее описание алгоритма
Алгоритм VF2[1] предназначен для поиска изоморфных подграфов больших графов.
Математическое описание алгоритма
Вычислительное ядро алгоритма
Макроструктура алгоритма
Схема реализации последовательного алгоритма
Последовательная сложность алгоритма
Информационный граф
Ресурс параллелизма алгоритма
Входные и выходные данные алгоритма
Свойства алгоритма
Программная реализация алгоритма
Особенности реализации последовательного алгоритма
Локальность данных и вычислений
Локальность реализации алгоритма
Структура обращений в память и качественная оценка локальности
Количественная оценка локальности
Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
Масштабируемость алгоритма и его реализации
Масштабируемость алгоритма
Масштабируемость реализации алгоритма
Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
Выводы для классов архитектур
Существующие реализации алгоритма
- C++: VF Library.
- C++: Boost Graph Library (функция
vf2_subgraph_iso). - Python: NetworkX (см. VF2 Algorithm).
Литература
- ↑ Cordella, L P, P Foggia, C Sansone, and M Vento. “A (Sub)Graph Isomorphism Algorithm for Matching Large Graphs.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 26, no. 10 (October 2004): 1367–72. doi:10.1109/TPAMI.2004.75.