利用线程实现克鲁斯卡尔算法

发布于 2024-08-13 05:45:56 字数 103 浏览 3 评论 0原文

我正在实现克鲁斯卡尔算法,并且我想利用线程。然而我不确定我对算法是否足够了解来做到这一点。

我的想象是,图表的不同部分将得到解决并最终连接起来。有人能指出我正确的方向吗?谢谢。

I'm implementing Kruskal's algorithm and I'd like to utilize threads. However I am not sure I know enough about the algorithm to do this.

What I imagine is that I'd different parts of the graph would be solved for and connected at the end. Can anyone point me in the right direction? Thanks.

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评论(2

蓝色星空 2024-08-20 05:45:56

来自维基百科

研究重点是解决
最小生成树问题
高度并行的方式。与一个
处理器的线性数量
可以解决问题
O(logn) 时间。 2003年的一篇论文《快
用于计算的共享内存算法
稀疏最小生成林
图”作者:David A. Bader 和Guojing
丛聪展现了务实的态度
可以计算 MST 的算法 5
8 处理器上的速度比
优化的顺序算法。[9]
通常,并行算法是
基于Boruvka的算法—Prim的
尤其是 Kruskal 算法
无法扩展至额外的
处理器。

因此,您可能会研究该论文中提到的算法,但 Kruskal 可能不会从多线程中受益。

From Wikipedia

Research has focused on solving the
minimum spanning tree problem in a
highly parallelized manner. With a
linear number of processors it is
possible to solve the problem in
O(logn) time. A 2003 paper "Fast
Shared-Memory Algorithms for Computing
the Minimum Spanning Forest of Sparse
Graphs" by David A. Bader and Guojing
Cong demonstrates a pragmatic
algorithm that can compute MSTs 5
times faster on 8 processors than an
optimized sequential algorithm.[9]
Typically, parallel algorithms are
based on Boruvka's algorithm—Prim's
and especially Kruskal's algorithm do
not scale as well to additional
processors.

So, you might look into the algorithm mentioned in that paper, but Kruskal probably won't benefit from multiple threads.

相权↑美人 2024-08-20 05:45:56

Kruskal 的 MST 算法很难并行化,因为它以严格指定的顺序考虑边。您应该看看 Boruvka 的 算法,该算法更容易并行化它可以独立地作用于部分MST的每个子树。

Kruskal's algorithm for MST is hard to parallelize because it considers edges in a strictly specified order. You should take a look at Boruvka's algorithm which is easier to parallelize as it can work on each subtree of a partial MST independently.

~没有更多了~
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