Алгоритм GHS
Свойства и структура алгоритмов
Общее описание алгоритма
Алгоритм GHS (сокр. от фамилий авторов: Gallager, Humblet, Spira)[1] предназначен для распределённого построения минимального остовного дерева во взвешенном неориентированном графе. Алгоритм GHS основан на алгоритме Борувки, адаптированном для применения в распределённой среде. Известны модификации алгоритма, улучшающие среднее и наихудшее время работы[2][3][4][5].
Математическое описание
Вычислительное ядро алгоритма
Макроструктура алгоритма
Описание схемы реализации последовательного алгоритма
Последовательная сложность алгоритма
Информационный граф
Описание ресурса параллелизма алгоритма
Описание входных и выходных данных
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
Литература
- ↑ Gallager, Robert G, P A Humblet, and P M Spira. “A Distributed Algorithm for Minimum-Weight Spanning Trees.” ACM Transactions on Programming Languages and Systems 5, no. 1 (1983): 66–77. doi:10.1145/357195.357200.
- ↑ Gafni, Eli. “Improvements in the Time Complexity of Two Message-Optimal Election Algorithms,” 175–85, New York, New York, USA: ACM Press, 1985. doi:10.1145/323596.323612.
- ↑ Awerbuch, B. “Optimal Distributed Algorithms for Minimum Weight Spanning Tree, Counting, Leader Election, and Related Problems,” 230–40, New York, New York, USA: ACM Press, 1987. doi:10.1145/28395.28421.
- ↑ Garay, Juan A, Shay Kutten, and David Peleg. “A SubLinear Time Distributed Algorithm for Minimum-Weight Spanning Trees.” SIAM Journal on Computing 27, no. 1 (February 1998): 302–16. doi:10.1137/S0097539794261118.
- ↑ Faloutsos, Michalis, and Mart Molle. “A Linear-Time Optimal-Message Distributed Algorithm for Minimum Spanning Trees.” Distributed Computing 17, no. 2 (August 2004). doi:10.1007/s00446-004-0107-2.