分布式系统中的并行广度优先搜索算法实现

"这篇文档详细介绍了基于分布式系统的广度优先搜索(BFS)算法，主要针对实时3D角色动画场景，采用C++编程语言。文档涵盖了MPI并行计算环境的搭建，以及两种分布式并行BFS算法的实现。" 在分布式系统中，广度优先搜索算法的实现对于高效处理大型图数据至关重要，特别是在实时3D动画等需要快速遍历复杂关系网络的应用中。本章提出了两种并行BFS算法，它们都是在Windows XP平台上，利用MPI(MPI for Windows的版本为Mpich2-1.0.7p1-win32-ia32.msi)进行并行编译环境的构建。 首先，介绍的是基于邻接矩阵一维划分的BFS算法。这种方法通过将图的邻接矩阵在计算节点间进行一维分配，使得每个节点负责处理一部分邻接矩阵，进而实现并行化。这种方法适用于矩阵对称性不强或者节点度分布均匀的情况，能够有效利用多核CPU的计算能力。 其次，第二种算法结合了层同步策略和图的邻接矩阵二维划分思想。这种方法更适应于处理大规模图数据，尤其是在图的层次结构明显时，可以显著提高搜索效率。层同步策略确保同一层的所有节点在同一时间进行处理，避免了过多的同步开销。 在并行计算环境的搭建过程中，文档详细列举了所需硬件配置（如Intel Core 2 Quad Q9500处理器和4GB RAM）和软件环境（如Visual Studio 2008和MPI版本）。此外，还阐述了如何在Windows XP系统下创建一个由10台计算机组成的计算集群，包括设置相同的工作组、创建共享用户账户、关闭防火墙以及组建局域网等步骤。 论文的作者通过这些并行BFS算法的实现，展示了如何在分布式系统中优化搜索性能，这对于处理大规模数据的图形渲染和3D角色动画的实时性有着显著提升。同时，作者也强调了论文的原创性和合规性，确保了研究成果的准确性和学术诚信。 这篇文档深入探讨了如何在分布式系统中实现高效的广度优先搜索，提供了实用的并行算法和详细的环境配置指南，对于研究和应用并行计算的开发者具有很高的参考价值。