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 от 15:42, 11 июня 2015

Свойства и структура алгоритмов

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]\displaystyle{ 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]\displaystyle{ O(m) }[/math].

Математическое описание

Вычислительное ядро алгоритма

Макроструктура алгоритма

Описание схемы реализации последовательного алгоритма

Последовательная сложность алгоритма

Последовательная сложность алгоритма iFUB равна [math]\displaystyle{ O(Bm) }[/math], где [math]\displaystyle{ B }[/math] – число вызовов алгоритма поиска в ширину, сложность каждого вызова [math]\displaystyle{ O(m) }[/math]. В худшем случае (граф является циклом) [math]\displaystyle{ B = n }[/math] и общая сложность равна [math]\displaystyle{ O(mn) }[/math], однако для многих реальных графов [math]\displaystyle{ B = O(1) }[/math] и общая сложность составляет [math]\displaystyle{ O(m) }[/math].

Информационный граф

Описание ресурса параллелизма алгоритма

Описание входных и выходных данных

Входные данные: неориентированный граф [math]\displaystyle{ (V, E) }[/math] ([math]\displaystyle{ n }[/math] вершин [math]\displaystyle{ v_i }[/math] и [math]\displaystyle{ m }[/math] рёбер).

Объём входных данных: [math]\displaystyle{ O(m + n) }[/math].

Выходные данные: диаметр графа [math]\displaystyle{ (V, E) }[/math].

Объём выходных данных: [math]\displaystyle{ O(1) }[/math].

Свойства алгоритма

Программная реализация алгоритмов

Особенности реализации последовательного алгоритма

Описание локальности данных и вычислений

Возможные способы и особенности реализации параллельного алгоритма

Масштабируемость алгоритма и его реализации

Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

Выводы для классов архитектур

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].

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.