Поиск в ширину (BFS): различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| [непроверенная версия] | [непроверенная версия] |
ASA (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Elijah (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 10: | Строка 10: | ||
=== Последовательная сложность алгоритма === | === Последовательная сложность алгоритма === | ||
=== Информационный граф === | === Информационный граф === | ||
Информационный граф | |||
[[Файл:BFS-информацинный_граф.png]] | |||
=== Ресурс параллелизма алгоритма === | === Ресурс параллелизма алгоритма === | ||
=== Входные и выходные данные алгоритма === | === Входные и выходные данные алгоритма === | ||
Версия от 09:33, 11 июля 2017
Свойства и структура алгоритма
Поиск в ширину (англ. Breadth-First Search, BFS) позволяет вычислить кратчайшие расстояния (в терминах количества рёбер) от выделенной вершины ориентированного графа до всех остальных вершин, и/или построить корневое направленное дерево, расстояния в котором совпадают с расстояниями в исходном графе. Алгоритм решает задачу поиска кратчайшего пути на графе в случае одинаковых весов рёбер. Впервые алгоритм поиска в ширину описан в работах Мура[1] и Ли[2].
Общее описание алгоритма
Математическое описание алгоритма
Вычислительное ядро алгоритма
Макроструктура алгоритма
Схема реализации последовательного алгоритма
Последовательная сложность алгоритма
Информационный граф
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
- Распределённый алгоритм поиска вширь является вычислительным ядром бенчмарка Graph500.
- C++: Boost Graph Library (функции
breadth_first_search,breadth_first_visit). - C++, MPI: Parallel Boost Graph Library (функция
breadth_first_search). - Java: WebGraph (класс
ParallelBreadthFirstVisit), многопоточная реализация. - Python: NetworkX (функция
bfs_edges). - Python/C++: NetworKit (класс
networkit.graph.BFS).
