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![大規(guī)模圖上的最小生成樹并行算法研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/c154f3ac-1e70-4fb2-822a-37713c59991c/c154f3ac-1e70-4fb2-822a-37713c59991c1.gif)
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文檔簡介
1、最小生成樹(MST)作為圖論中最經(jīng)典算法之一,引發(fā)了人們經(jīng)久不衰的關注。由于MST的性質(zhì),在規(guī)劃、網(wǎng)絡和醫(yī)學等各個領域得到了廣泛的應用。同時,基于MST結(jié)構(gòu)的聚類、分類和最短路徑查詢等復雜圖算法,在效率和結(jié)果質(zhì)量方面均有顯著提高。然而,隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,圖規(guī)模也變得越來越大,包含千萬甚至上億個頂點的大規(guī)模圖越發(fā)常見。因此,如何在大規(guī)模圖上實現(xiàn)查詢處理和數(shù)據(jù)挖掘算法已成為了亟待解決的問題之一。除此之外,由于大規(guī)模圖的動態(tài)性特征,即圖的
2、拓撲結(jié)構(gòu)可能會發(fā)生改變,如何動態(tài)地維護算法結(jié)果也勢必成為最受關注的問題之一。
本文提出并行MST算法和MST動態(tài)維護算法,為上述問題提供了堅實的基礎。
首先,本文利用以邊為中心的設計思想,提出了邊驅(qū)動的并行MST算法。同時,本文設計了分布式索引、分區(qū)加速和基于直方圖排序等優(yōu)化技術,提高了算法的執(zhí)行效率。隨后,基于不同的通信模型實現(xiàn)了并行MST算法并分析了算法的時間復雜度。實驗驗證了算法的有效性,以及分布式索引和基于直
3、方圖排序技術的高效性。
其次,本文從頂點為中心的角度出發(fā),提出了頂點驅(qū)動的并行MST算法PB,并論證了PB算法的正確性。另外,本文給出了PB算法的終止條件和索引維護策略。隨后,分別列出了基于MapReduce和BSP框架的PB算法的整體執(zhí)行過程,其中包括啟動作業(yè)和循環(huán)作業(yè)的詳細處理流程。同時,本文分別針對上述框架剖析了PB算法的時間復雜度。實驗證明了PB算法的有效性、高效性和可擴展性。
最后,針對圖的動態(tài)性特征,本文
4、定義了動態(tài)圖的五種操作并提出了MST結(jié)果的分布式動態(tài)維護算法MTBM。同時,本文給出了二次劃分和分布式MST構(gòu)建等預處理算法。在預處理之后,分別針對插入、刪除和修改等操作,設計了相應的維護策略,并分析了MTBM算法執(zhí)行代價。實驗證明了MTBM算法的可靠性和高效性。
總之,本文從大規(guī)模圖角度出發(fā),針對MST問題展開一系列研究,分別提出了邊驅(qū)動和頂點驅(qū)動的并行MST算法以及MST結(jié)果的分布式動態(tài)維護算法。本文的研究工作,即大規(guī)模圖
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