并行深度优先搜索在有向无环图中的应用与速度提升
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更新于2024-07-14
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"这篇论文是关于并行深度优先搜索(Parallel Depth-First Search)在有向无环图(Directed Acyclic Graphs, DAGs)中的应用。作者Divyanshu Talwar和Viraj Parimi来自印度国际信息技术学院(IIIT Delhi)。论文探讨了DFS作为拓扑排序、连通性检测和平面性测试等任务基础的重要性,并提出了一种工作高效的工作流算法,用于并行执行DAG的DFS遍历。论文中还将对比这种并行算法与串行实现的性能提升。
深度优先搜索(DFS)是一种广泛使用的算法,它在图论和计算机科学中有许多应用。在有向无环图中,DFS可以有效地进行拓扑排序,确定节点间的依赖关系,以及进行连通性和平面性测试等。传统的DFS算法是一种顺序执行的过程,而本文关注的是如何通过并行化来提高效率。
论文的关键字包括:深度优先搜索、并行编程、有向无环图和工作高效算法。作者指出,传统的按字典序的DFS算法由Floyd在1967年提出,该算法会为图中的每个节点计算父节点信息、前序(开始时间)和后序(结束时间)。
文献调查部分,作者将有向无环图的DFS问题分为两类主要算法:(1)基于栈的算法和(2)基于树的算法。前者包括经典的DFS,如Tarjan的低点算法和Kosaraju的两次DFS,这些方法主要处理强连通分量和桥的检测;后者则包括像BFS(广度优先搜索)的变体,有时用于找到最短路径。这些传统算法在单线程环境下运行,而本文提出的并行算法旨在利用多核处理器的并行计算能力,以提高大规模图处理的效率。
在方法部分,作者可能详细介绍了他们提出的并行DFS算法的实现细节,包括如何分配任务、同步节点访问和避免死锁等问题。此外,实验部分可能会展示在不同规模的DAG上运行并行DFS和串行DFS的结果,比较两者在时间和空间复杂度上的差异,并提供速度提升的定量分析。
这篇论文对于理解并行算法如何优化DFS在有向无环图中的应用具有重要意义,对于并行计算和图算法研究者来说是一份有价值的资源。其贡献在于提供了更高效的工作流策略,以适应现代计算环境的需求,尤其是在大数据处理和高性能计算领域。"
2021-04-22 上传
2023-06-10 上传
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